Исследование рынка заведений общественного питания Москвы¶

Цель проекта

Для открытия нового заведения общественного питания необходимо определить:

  • определить оптимальный тип заведения: кафе, рестоан, пиццерия или др.;
  • определить ценовой диапазон популярных блюд;
  • определить подходящее место для заведения.

План исследования

  1. Распределении заведений по категориям.
  2. Количество посадочных мест.
  3. Соотношение сетевых и несетевых заведений.
  4. Топ-15 самых крупных сетей.
  5. Распределение заведений по округам.
  6. Рейтинги заведений.
  7. Топ-15 улиц по количеству заведений.
  8. Улицы, на которых находится только один объект общепита.
  9. Распределение среднего чека по районам.
  10. Исследование кофеен.

Предоставлены данные Файл moscow_places.csv:

  • name — название заведения;
  • address — адрес заведения;
  • category — категория заведения, например «кафе», «пиццерия» или «кофейня»;
  • hours — информация о днях и часах работы;
  • lat — широта географической точки, в которой находится заведение;
  • lng — долгота географической точки, в которой находится заведение;
  • rating — рейтинг заведения по оценкам пользователей в Яндекс Картах (высшая оценка — 5.0);
  • price — категория цен в заведении, например «средние», «ниже среднего», «выше среднего» и так далее;
  • avg_bill — строка, которая хранит среднюю стоимость заказа в виде диапазона, например:
  • «Средний счёт: 1000–1500 ₽»;
  • «Цена чашки капучино: 130–220 ₽»;
  • «Цена бокала пива: 400–600 ₽». и так далее;
  • middle_avg_bill — число с оценкой среднего чека, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Средний счёт»:
    • Если в строке указан ценовой диапазон из двух значений, в столбец войдёт медиана этих двух значений.
    • Если в строке указано одно число — цена без диапазона, то в столбец войдёт это число.
    • Если значения нет или оно не начинается с подстроки «Средний счёт», то в столбец ничего не войдёт.
  • middle_coffee_cup — число с оценкой одной чашки капучино, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Цена одной чашки капучино»:
    • Если в строке указан ценовой диапазон из двух значений, в столбец войдёт медиана этих двух значений.
    • Если в строке указано одно число — цена без диапазона, то в столбец войдёт это число.
    • Если значения нет или оно не начинается с подстроки «Цена одной чашки капучино», то в столбец ничего не войдёт.
  • chain — число, выраженное 0 или 1, которое показывает, является ли заведение сетевым (для маленьких сетей могут встречаться ошибки):
    • 0 — заведение не является сетевым
    • 1 — заведение является сетевым
  • district — административный район, в котором находится заведение, например Центральный административный округ;
  • seats — количество посадочных мест.

Предобработка данных¶

In [1]:
pip install folium

Requirement already satisfied: folium in c:\users\jedu\anaconda3\lib\site-packages (0.14.0)
Requirement already satisfied: jinja2>=2.9 in c:\users\jedu\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (2.11.3)
Requirement already satisfied: requests in c:\users\jedu\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (2.28.1)
Requirement already satisfied: numpy in c:\users\jedu\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (1.21.5)
Requirement already satisfied: branca>=0.6.0 in c:\users\jedu\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (0.6.0)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in c:\users\jedu\anaconda3\lib\site-packages (from jinja2>=2.9->folium) (2.0.1)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<3,>=2 in c:\users\jedu\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (2.0.4)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in c:\users\jedu\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (1.26.11)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\jedu\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (2022.9.14)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\users\jedu\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (3.3)
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
In [2]:
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import plotly.express as px
import seaborn as sns
from plotly import graph_objects as go
import json
from folium import Map, Choropleth
from folium import Marker, Map
from folium.plugins import MarkerCluster
import numpy as np

try:
    df = pd.read_csv('moscow_places.csv')
except:
    df = pd.read_csv('https://code.s3.yandex.net/datasets/moscow_places.csv')
In [3]:
def pred(df):
    '''функция предобработки данных'''
    print(df.head())
    print('='*50)
    print(df.info())
    print('='*50)
    print('ПРОПУСКИ')
    print(df.isna().sum())
    print('='*50)
    print('ПОЛНЫЕ ДУБЛИКАТЫ')
    print(df.duplicated().sum())
    print('='*50)
    print(df.describe().round(2))
In [4]:
pred(df)

                   name  category                              address  \
0                WoWфли      кафе           Москва, улица Дыбенко, 7/1   
1        Четыре комнаты  ресторан   Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1   
2                 Хазри      кафе       Москва, Клязьминская улица, 15   
3  Dormouse Coffee Shop   кофейня  Москва, улица Маршала Федоренко, 12   
4             Иль Марко  пиццерия      Москва, Правобережная улица, 1Б   

                          district  \
0  Северный административный округ   
1  Северный административный округ   
2  Северный административный округ   
3  Северный административный округ   
4  Северный административный округ   

                                               hours        lat        lng  \
0                             ежедневно, 10:00–22:00  55.878494  37.478860   
1                             ежедневно, 10:00–22:00  55.875801  37.484479   
2  пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00...  55.889146  37.525901   
3                             ежедневно, 09:00–22:00  55.881608  37.488860   
4                             ежедневно, 10:00–22:00  55.881166  37.449357   

   rating          price                       avg_bill  middle_avg_bill  \
0     5.0            NaN                            NaN              NaN   
1     4.5  выше среднего       Средний счёт:1500–1600 ₽           1550.0   
2     4.6        средние         Средний счёт:от 1000 ₽           1000.0   
3     5.0            NaN  Цена чашки капучино:155–185 ₽              NaN   
4     5.0        средние         Средний счёт:400–600 ₽            500.0   

   middle_coffee_cup  chain  seats  
0                NaN      0    NaN  
1                NaN      0    4.0  
2                NaN      0   45.0  
3              170.0      0    NaN  
4                NaN      1  148.0  
==================================================
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8406 entries, 0 to 8405
Data columns (total 14 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   name               8406 non-null   object 
 1   category           8406 non-null   object 
 2   address            8406 non-null   object 
 3   district           8406 non-null   object 
 4   hours              7870 non-null   object 
 5   lat                8406 non-null   float64
 6   lng                8406 non-null   float64
 7   rating             8406 non-null   float64
 8   price              3315 non-null   object 
 9   avg_bill           3816 non-null   object 
 10  middle_avg_bill    3149 non-null   float64
 11  middle_coffee_cup  535 non-null    float64
 12  chain              8406 non-null   int64  
 13  seats              4795 non-null   float64
dtypes: float64(6), int64(1), object(7)
memory usage: 919.5+ KB
None
==================================================
ПРОПУСКИ
name                    0
category                0
address                 0
district                0
hours                 536
lat                     0
lng                     0
rating                  0
price                5091
avg_bill             4590
middle_avg_bill      5257
middle_coffee_cup    7871
chain                   0
seats                3611
dtype: int64
==================================================
ПОЛНЫЕ ДУБЛИКАТЫ
0
==================================================
           lat      lng   rating  middle_avg_bill  middle_coffee_cup    chain  \
count  8406.00  8406.00  8406.00          3149.00             535.00  8406.00   
mean     55.75    37.61     4.23           958.05             174.72     0.38   
std       0.07     0.10     0.47          1009.73              88.95     0.49   
min      55.57    37.36     1.00             0.00              60.00     0.00   
25%      55.71    37.54     4.10           375.00             124.50     0.00   
50%      55.75    37.61     4.30           750.00             169.00     0.00   
75%      55.80    37.66     4.40          1250.00             225.00     1.00   
max      55.93    37.87     5.00         35000.00            1568.00     1.00   

         seats  
count  4795.00  
mean    108.42  
std     122.83  
min       0.00  
25%      40.00  
50%      75.00  
75%     140.00  
max    1288.00

В исходных данных описаны 8406 заведений, полные дубликаты отсутствуют.

Данные в нужных форматах.

Присутствует большое количество пропусков в данных:

  • режим работы (hours) - вероятно не заполнены составителями профилей;
  • ценовая категория (price) - вероятно данные формируются на основе цен в меню, загруженном составителем профиля;
  • средний чек (avg_bill) - в данных также много попусков, но информация полнее, чем о ценовой категории. Нет информации, как формируются данные, поэтому сложно предположить природу пропусков;
  • оценка среднего чека (middle_avg_bill) - данные присутствуют только для заведений, где имеет место средний чек за блюдо и данные указаны в avg_bill;
  • оценка средней цены чашки кофе (middle_coffee_cup) - данные вероятно присутствуют только для кофеен, для которых указаны эти данные;
  • количество посадочных мест (seats) - вероятно не заполнены составителями профилей.

Причина отсутствия данных: скорее всего они не заполнены составителями профилей либо не оценены посетителями.

По указанным данным:

  • средний чек составляет 954р., минимальный - 0р., максимальный - 35000р.;
  • средняя стоимость чашки кофе - 174р., минимальная - 60р., максимальная - 1586р.;
  • медианное значение количества мест - 75, минимальное - 0, максимальное - 1288.

Максимальные значения среднего чека и стоимости 1 чашки кофе выглядят достаточно высокими: либо это ошибка, либо элитные заведения.

Минимальный средний чек 0 - явно ошибочный.

Заполнение пропусков¶

На неизвестные строковые значения: режим работы, рейтинг цен и средний чек поставим заглушку в виде "-".

In [5]:
#замена пропусков в режиме работы
df['hours'] = df['hours'].fillna('-')
df['price'] = df['price'].fillna('-')
df['avg_bill'] = df['avg_bill'].fillna('-')

Проверка неявных дубликатов¶

Чтобы избежать дублей по названию типа "Крошка Картошка" и "Крошка картошка", приведём значения к нижнему регистру.

In [6]:
#приведение всех названий к нижнему регистру
df['name'] = df['name'].str.lower()
In [7]:
#проверка неявных дубликатов
print('Дубликатов по адресам и названиям:', df[['name', 'address']].duplicated().sum())
print('Дубликатов по координатам и названиям: ', df[['lat', 'lng', 'name']].duplicated().sum())

Дубликатов по адресам и названиям: 3
Дубликатов по координатам и названиям:  1
In [8]:
df.loc[df[['name', 'address']].duplicated(keep=False)]
Out[8]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
1430 more poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ ежедневно, 09:00–21:00 55.806307 37.497566 4.2 - - NaN NaN 0 188.0
1511 more poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ пн-чт 09:00–18:00; пт,сб 09:00–21:00; вс 09:00... 55.806307 37.497566 4.2 - - NaN NaN 1 188.0
2211 раковарня клешни и хвосты ресторан Москва, проспект Мира, 118 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 12:00–00:00 55.810553 37.638161 4.4 - - NaN NaN 0 150.0
2420 раковарня клешни и хвосты бар,паб Москва, проспект Мира, 118 Северо-Восточный административный округ пн-чт 12:00–00:00; пт,сб 12:00–01:00; вс 12:00... 55.810677 37.638379 4.4 - - NaN NaN 1 150.0
3091 хлеб да выпечка булочная Москва, Ярцевская улица, 19 Западный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.738886 37.411648 4.1 - - NaN NaN 1 276.0
3109 хлеб да выпечка кафе Москва, Ярцевская улица, 19 Западный административный округ - 55.738449 37.410937 4.1 - - NaN NaN 0 276.0

Дубликаты отличесются показателем "сеть". Чтобы узнать, какой оставить, проверим количество заведений с этими названиями

In [9]:
df.loc[df[['lat', 'lng', 'name']].duplicated(keep=False)]
Out[9]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
1430 more poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ ежедневно, 09:00–21:00 55.806307 37.497566 4.2 - - NaN NaN 0 188.0
1511 more poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ пн-чт 09:00–18:00; пт,сб 09:00–21:00; вс 09:00... 55.806307 37.497566 4.2 - - NaN NaN 1 188.0

Дубль по названию и координатам повторяет дубль по названию и адресу.

In [10]:
dup_names = ['more poke', 'хлеб да выпечка', 'раковарня клешни и хвосты']
df.query('name in @dup_names').sort_values('name')
Out[10]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
1430 more poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ ежедневно, 09:00–21:00 55.806307 37.497566 4.2 - - NaN NaN 0 188.0
1511 more poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ пн-чт 09:00–18:00; пт,сб 09:00–21:00; вс 09:00... 55.806307 37.497566 4.2 - - NaN NaN 1 188.0
6088 more poke ресторан Москва, Духовской переулок, 19 Южный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.704177 37.612889 4.4 - - NaN NaN 1 NaN
2211 раковарня клешни и хвосты ресторан Москва, проспект Мира, 118 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 12:00–00:00 55.810553 37.638161 4.4 - - NaN NaN 0 150.0
2420 раковарня клешни и хвосты бар,паб Москва, проспект Мира, 118 Северо-Восточный административный округ пн-чт 12:00–00:00; пт,сб 12:00–01:00; вс 12:00... 55.810677 37.638379 4.4 - - NaN NaN 1 150.0
7270 раковарня клешни и хвосты бар,паб Москва, Братиславская улица, 12 Юго-Восточный административный округ пн-чт 12:00–00:00; пт,сб 12:00–01:00; вс 12:00... 55.659744 37.752984 4.9 средние Цена бокала пива:150–250 ₽ NaN NaN 1 40.0
3091 хлеб да выпечка булочная Москва, Ярцевская улица, 19 Западный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.738886 37.411648 4.1 - - NaN NaN 1 276.0
3109 хлеб да выпечка кафе Москва, Ярцевская улица, 19 Западный административный округ - 55.738449 37.410937 4.1 - - NaN NaN 0 276.0
7937 хлеб да выпечка кофейня Москва, Каширское шоссе, 61Г Южный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.621379 37.714108 4.5 - - NaN NaN 1 NaN

Все заведения - сетевые. Принято решение удалить "несетевые" дубликаты.

In [11]:
#удаление дубликатов
df = df.sort_values(['name', 'chain']).drop_duplicates(subset=['name', 'address'], keep='last').reset_index(drop=True)
df_full = len(df) #создадим переменную длины исходных данных без дубликатов для последующего контроля очистки данных.
df_full
Out[11]:
8403
In [12]:
#уникальных несетевых названий
print(df.loc[df['chain'] == 0, 'name'].value_counts().head(30))
print()
print('Несетевых заведений с уникальным названием:' , (df.loc[df['chain'] == 0, 'name'].value_counts()==1).sum())

кафе                    189
шаурма                   43
ресторан                 34
столовая                 28
бистро                   12
кофейня                  12
кафе-столовая             9
буфет                     8
трапезная                 7
шашлычная                 6
поминальные обеды         5
пиццерия                  3
блины                     3
espresso bar              2
донер & гриль             2
на углях                  2
hellopapaya               2
центр плова               2
авлабар                   2
ням-ням                   2
бишкек сити               2
il pizzaiolo              2
кафе шашлык               2
vabene                    2
домик в саду              2
ku: рамен изакая бар      2
вкусвилл, кафе            2
di villaggio              2
pasta cup & pizza         2
важная персона            2
Name: name, dtype: int64

Несетевых заведений с уникальным названием: 4735

Анализ несетевых названий показал большое количество "no name" заведений:

  • 189 Кафе,
  • 43 Шаурмы,
  • 34 Ресторана и тд.

Являются они сетевыми или нет в реальности - непонятно, т.к. нет информации о юр. лице или каком-то ином общем позиционировании заведений.

In [13]:
pd.set_option('display.max_rows', None)
temp5 = df.loc[df['chain'] == 0].groupby('name').agg({'name':'count'})
temp6 = temp5.loc[temp5['name']==2].index.to_list()
df.query('name.isin(@temp6)==True')[['name', 'category', 'address']]
Out[13]:
name category address
158 bb grill бар,паб Москва, Семёновская площадь, 1
159 bb grill бар,паб Москва, Автозаводская улица, 18
367 carrots and beans кофейня Москва, Ярцевская улица, 31
368 carrots and beans кофейня Москва, Малая Грузинская улица, 38
714 di villaggio пиццерия Москва, Профсоюзная улица, 45
715 di villaggio кафе Москва, парк Тюфелева роща
815 espresso bar кафе Москва, Звенигородское шоссе, 3Ас1
816 espresso bar кофейня Москва, Южнопортовая улица, 18
1052 han cook ресторан Москва, Никольская улица, 10
1053 han cook быстрое питание Москва, улица Вавилова, 64/1с1
1070 hellopapaya кофейня Москва, Ленинградский проспект, 36с10
1071 hellopapaya кофейня Москва, Поклонная улица, 3, корп. 4
1100 i like wine бар,паб Москва, улица Покровка, 16
1101 i like wine кафе Москва, Севастопольский проспект, 49
1127 il pizzaiolo пиццерия Москва, улица Арбат, 31
1128 il pizzaiolo ресторан Москва, Никольская улица, 11-13с1
1148 istanbul kebab быстрое питание Москва, Ленинградский проспект, 62, стр. 26
1149 istanbul kebab ресторан Москва, улица Тимура Фрунзе, 11, стр. 13
1242 ku: рамен изакая бар бар,паб Москва, Большая Грузинская улица, 69
1243 ku: рамен изакая бар бар,паб Москва, Пресненская набережная, 10с2
1683 pasta cup & pizza пиццерия Москва, Ленинградский проспект, 70
1684 pasta cup & pizza пиццерия Москва, проспект Вернадского, 6
1766 pinzeria by bontempi пиццерия Москва, Усачёва улица, 26
1767 pinzeria by bontempi пиццерия Москва, Шлюзовая набережная, 4
1832 pomodoro royal пиццерия Москва, Байкальская улица, 29
1833 pomodoro royal пиццерия Москва, Челябинская улица, 15
2281 vabene пиццерия Москва, улица Гризодубовой, 4, корп. 4
2282 vabene пиццерия Москва, улица Пресненский Вал, 14к4
2488 авлабар бар,паб Москва, Большой Саввинский переулок, 12, стр. 2
2489 авлабар бар,паб Москва, Велозаводская улица, 6А
2847 бишкек сити кафе Москва, улица Лётчика Бабушкина, 30, стр. 1
2848 бишкек сити ресторан Москва, улица Обручева, 34/63с1
3058 важная персона столовая Москва, Вятская улица, 35с4, подъезд 4
3059 важная персона столовая Москва, Большая Новодмитровская улица, 23
3188 вкусвилл, кафе кофейня Москва, Волгоградский проспект, 3-5с2
3189 вкусвилл, кафе кафе Москва, Новочерёмушкинская улица, 66к1
3295 вьет лотос быстрое питание Москва, Каширское шоссе, 14
3296 вьет лотос быстрое питание Москва, Поречная улица, 10
3357 гастроферма ресторан Москва, Нижняя Красносельская улица, 35, стр. 59
3358 гастроферма быстрое питание Москва, Бакунинская улица, 69, стр. 1
3426 греки здесь кафе Москва, проспект Мира, 119, стр. 47
3427 греки здесь ресторан Москва, улица Авиаконструктора Миля, 3А
3491 гюмри хауз булочная Москва, Перовская улица, 6, корп. 1
3492 гюмри хауз пиццерия Москва, Ташкентская улица, 28, стр. 8
3705 домик в саду пиццерия Москва, проспект Мира, 119, стр. 512
3706 домик в саду пиццерия Москва, улица Крымский Вал, 9с74
3794 донер & гриль быстрое питание Москва, улица Борисовские Пруды, 8, корп. 3
3795 донер & гриль быстрое питание Москва, Люсиновская улица, 48-50к10
3799 донер бистро быстрое питание Москва, 15-я Парковая улица, 18, корп. 1
3800 донер бистро быстрое питание Москва, Кировоградская улица, вл15А
3977 здоровое питание столовая Москва, 1-й Силикатный проезд, 13
3978 здоровое питание кафе Москва, Кутузовский проспект, 36, стр. 38
4393 кафе для поминок кафе Москва, улица Верхняя Масловка, 10, стр. 4
4394 кафе для поминок кафе Москва, улица Шаболовка, 58
4470 кафе шашлык кафе Москва, улица Вавилова, 5
4471 кафе шашлык кафе Москва, Алма-Атинская улица, 1
4501 кафе-кулинария кафе Москва, улица Михайлова, 31А
4502 кафе-кулинария кафе Москва, Новочерёмушкинская улица, 69
4729 кофе стоп кофейня Москва, Монтажная улица, 8
4730 кофе стоп кофейня Москва, Бойцовая улица, 27, корп. 5
4752 кофеin кофейня Москва, улица Верхняя Масловка, 11
4753 кофеin кафе Москва, Минская улица, 2Ж
5226 ма ми кафе Москва, Вятская улица, 27, стр. 2
5227 ма ми кафе Москва, Шелепихинская набережная, корп. 2ЗД1
5340 между булок кафе Москва, Бакунинская улица, 69, стр. 1
5341 между булок бар,паб Москва, Балаклавский проспект, 5А, стр. 11
5601 на углях ресторан Москва, Ярцевская улица, 22А, корп. 2
5602 на углях кафе Москва, 5-я Кабельная улица, 8
5656 новатор кофе кофейня Москва, Ленинский проспект, 77, корп. 1
5657 новатор кофе кофейня Москва, Ленинский проспект, 85
5659 новая столовая столовая Москва, улица Касаткина, 3, стр. 2
5660 новая столовая столовая Москва, проспект Маршала Жукова, 2
5678 нэм нэм кафе Москва, Планерная улица, 7
5679 нэм нэм кафе Москва, Угрешская улица, 2, стр. 25
5681 ням-ням столовая Москва, Авиамоторная улица, 55, корп. 5
5682 ням-ням булочная Москва, улица Семёновский Вал, 12
5827 папан кафе Москва, Петровско-Разумовский проезд, 24, корп. 4
5828 папан булочная Москва, Новокосинская улица, 47
6115 практика кофе кофейня Москва, Ломоносовский проспект, 29к1с2
6116 практика кофе кофейня Москва, Чонгарский бульвар, 26А, корп. 1
6543 семейная пекарня булочная Москва, улица Шверника, 6, стр. 1
6544 семейная пекарня булочная Москва, Нахимовский проспект, 33/2
6668 советские времена бар,паб Москва, Верхняя Красносельская улица, 2/1с4
6669 советские времена быстрое питание Москва, улица Покровка, 50/2с1
7053 токио рамен ресторан Москва, Семёновская площадь, 1
7054 токио рамен быстрое питание Москва, Варшавское шоссе, 140
7371 хинкали point ресторан Москва, Лесная улица, 20с1
7372 хинкали point кафе Москва, улица Забелина, 1
7509 хлеб насущный экспресс булочная Москва, Комсомольская площадь, 3
7510 хлеб насущный экспресс булочная Москва, Летниковская улица, 2, стр. 2
7546 хочу хычин ресторан Москва, Стремянный переулок, 38
7547 хочу хычин ресторан Москва, улица Ленинская Слобода, 26
7564 центр плова кафе Москва, улица Стромынка, 23/16
7565 центр плова быстрое питание Москва, Нагатинская улица, 16
7788 чайхона ош сити кафе Москва, 15-я Парковая улица, 27
7789 чайхона ош сити ресторан Москва, Братиславская улица, 27к1
7822 чебуречная пиццерия Москва, 2-я Брестская улица, 41с1
7823 чебуречная быстрое питание Москва, Профсоюзная улица, 56
7871 чудо печка кафе Москва, бульвар Академика Ландау, 1
7872 чудо печка кафе Москва, Шоссейная улица, 66, корп. 2
7873 чудо тандыр булочная Москва, улица Фабрициуса, 22, корп. 1
7874 чудо тандыр кафе Москва, улица Академика Опарина, 4, корп. 1
7999 шашлык на углях ресторан Москва, улица Барклая, 8
8000 шашлык на углях кафе Москва, Волгоградский проспект, 32, корп. 2

Среди заведений с относительно уникальным названием и имеющим одного "двойника" не выявлено какой-то системы. Все пары заведений находятся на разных адересах, некоторые имеют разный тип (пиццерия и кафе). Предположительно это могут быть: 2 заведения разного направления под одним брендом, переехавшие заведения(одно из них закрыто).

Нет оснований считать такие заведения сетевыми.

In [14]:
#проверка сетевых заведений, отмеченных как несетевые
temp10 = df.groupby('name')['chain'].mean().reset_index().query('(chain > 0.5) & (chain < 1)')
temp10
Out[14]:
name chain
51 abc coffee roasters 0.800000
246 burger club 0.833333
376 coffee point 0.666667
598 flip 0.666667
856 korean chick 0.833333
1106 noba coffee 0.800000
1116 nova bubble tea 0.666667
1137 one price coffee 0.986111
1139 one&double 0.800000
1197 pho street 0.750000
1252 poke house 0.666667
1289 raw to go 0.666667
1354 sedelice 0.666667
1414 sova coffee 0.666667
1430 star hit cafe 0.857143
1648 wave california poke 0.666667
1871 ача-чача 0.750000
2389 гриль хаус 0.666667
2532 домино'с пицца 0.987013
2608 ели сацебели 0.666667
3414 ля фантази 0.833333
3628 мск lounge 0.933333
3959 пирог хауз 0.666667
4142 рамен-клаб 0.800000
4330 рэдимэйд 0.666667
4540 старый город 0.666667
4898 франклинс бургер 0.888889
4941 халва, сеть почтоматов 0.750000
5136 чайхана бишкек сити 0.666667
5330 шаурма в пите 0.750000
5364 шашлык хаус 0.666667
5386 шашлычок 0.750000

Для названий, среднее значение "chain" > 0.5 - большая часть заведений отмечена как сетевые. Принято решение внести изменения в признак сети.

In [15]:
#замена признака сети
df.loc[df['name'].isin(temp10['name'].to_list()) == True, 'chain'] = 1
In [16]:
#уникальных сетей
print(df.loc[df['chain'] == 1, 'name'].value_counts())
print()

print('"Сетей" из одного заведения:' , (df.loc[df['chain'] == 1, 'name'].value_counts()==1).sum())
print('Сетей:' , (df.loc[df['chain'] == 1, 'name'].value_counts()>1).sum())
print('Сетевых заведений: ', df.loc[df['chain']==1, 'name'].count() - (df.loc[df['chain'] == 1, 'name'].value_counts()==1).sum())

шоколадница                               120
домино'с пицца                             77
додо пицца                                 74
one price coffee                           72
яндекс лавка                               69
cofix                                      65
prime                                      50
хинкальная                                 44
кофепорт                                   42
кулинарная лавка братьев караваевых        39
теремок                                    38
чайхана                                    37
cofefest                                   32
буханка                                    32
му-му                                      27
drive café                                 24
кофемания                                  23
крошка картошка                            22
андерсон                                   22
cinnabon                                   20
скалка                                     20
french bakery                              20
хлеб насущный                              19
тануки                                     19
штолле                                     19
арамье                                     18
vasilchukí chaihona №1                     17
донер кебаб                                16
osteria mario                              16
wild bean cafe                             16
сушистор                                   16
мск lounge                                 15
моремания                                  15
кафетерий                                  15
pizza express 24                           14
вареничная № 1                             14
бургер кинг                                14
правда кофе                                14
алло! пицца                                13
brasserie lambic                           13
pizza hut                                  12
джонджоли                                  12
халяль                                     10
кафе-бар                                   10
франклинс бургер                            9
даблби                                      9
волконский                                  9
самарканд                                   9
стейк & бургер                              9
phobo                                       9
krispy kreme                                9
bổ                                          9
лепим и варим                               8
udcкафе                                     8
пекарня                                     8
kuzina                                      8
грузинская кухня                            8
грабли                                      8
академия                                    8
брусника                                    8
coffeekaldi's                               8
чайхона                                     8
мимино                                      7
9 bar coffee                                7
гамбринус                                   7
кофе                                        7
star hit cafe                               7
хачапури                                    7
сити пицца                                  7
il патио                                    7
папа джонс                                  7
батони                                      7
вкус востока                                6
тандыр                                      6
kitchen                                     6
korean chick                                6
zамания                                     6
paul                                        6
дружба                                      6
пан запекан                                 6
донер                                       6
сыроварня                                   6
burger club                                 6
пицца паоло                                 6
эль кафе                                    6
wild bean                                   6
gagawa                                      6
булкер                                      6
кулинариум                                  6
вьеткафе                                    6
чайхона айва                                6
take and wake                               6
чайхана халяль                              6
кондитерская-кулинария брусника             6
кулинария                                   6
кофе с собой                                6
ля фантази                                  6
джаганнат                                   5
швили                                       5
плов центр                                  5
chicko                                      5
хинкали-gали!                               5
abc coffee roasters                         5
одесса-мама                                 5
noba coffee                                 5
нияма                                       5
мясо&рыба                                   5
one&double                                  5
татнефть кафе                               5
pho city                                    5
the wild bean cafe                          5
чайхона №1                                  5
восточная кухня                             5
трапеzа                                     5
восток                                      5
рамен-клаб                                  5
pho viet                                    5
menza                                       5
встреча                                     5
hatimaki                                    5
корчма тарас бульба                         5
чайхана самарканд                           5
кофе хауз                                   5
базилик                                     4
лаки сувлаки                                4
french bakery sedelice                      4
вкус дня                                    4
bodrero                                     4
пян-се                                      4
я люблю суши                                4
маковка                                     4
монастырская трапеза                        4
чайхана баракат                             4
виктория                                    4
ача-чача                                    4
айва                                        4
гурманика                                   4
магбургер                                   4
гудман                                      4
гастро бистро шаверма-братуха               4
выпечка                                     4
чайхона № 1                                 4
мое кафе                                    4
сеть поминальных залов                      4
bfl’s                                       4
шаверма                                     4
генацвале                                   4
coffee moose                                4
чайхана халва                               4
ресторан мацони                             4
колбасофф                                   4
кофетун-сушитун                             4
soul in the bowl                            4
skuratov, coffee roasters                   4
pho street                                  4
империя                                     4
шашлычок                                    4
ngon                                        4
шаурма в пите                               4
как дома                                    4
в парке вкуснее                             4
dimsum & co                                 4
coffee and the city                         4
за обе щёки                                 4
хинкали - gали!                             4
пончики! выпекаем на месте                  4
японская кухня                              4
пельменная                                  4
пекарня буханка                             4
халва, сеть почтоматов                      4
чайхана 24                                  4
кафе бар                                    4
карло                                       4
чайная                                      4
буше                                        4
7 сэндвичей                                 4
coffee bean                                 4
прогресс                                    4
nicepricecafe                               4
вояж                                        3
сакура                                      3
маяк                                        3
свежая выпечка                              3
вай мэ!                                     3
свежъ                                       3
быстрое питание                             3
сам пришёл                                  3
вкус индии                                  3
ванильное небо                              3
бранч                                       3
кулинариум - кулинария, пироги, салаты      3
булошная                                    3
находка                                     3
булка                                       3
ла гатта                                    3
меркато                                     3
воккер                                      3
веранда                                     3
мельница                                    3
кофе & moloko                               3
рэдимэйд                                    3
ламаджо                                     3
пиццаменто                                  3
пирог хауз                                  3
пипони                                      3
калина                                      3
кампус                                      3
10 идеальных пицц                           3
кофе твой друг                              3
натахтари                                   3
мята lounge                                 3
ош                                          3
плов                                        3
очаг                                        3
кахури                                      3
квартира 44                                 3
остров                                      3
китайская кухня                             3
ором                                        3
омореморе                                   3
кондитерская олега ильина                   3
оливка                                      3
легенда                                     3
пончики                                     3
рыбная мануфактура № 1                      3
пять звёзд                                  3
голубка                                     3
оазис                                       3
гриль хаус                                  3
лагман хаус                                 3
гурман                                      3
рамен тен                                   3
дагестанская лавка                          3
работа                                      3
луч                                         3
пшеница                                     3
жан-жак                                     3
мосплов                                     3
домашняя еда                                3
моё кафе                                    3
летняя веранда                              3
донер хаус                                  3
пронто                                      3
пороселло                                   3
ели сацебели                                3
есть хинкали&пить вино                      3
кухня полли                                 3
капучино кидс                               3
хлеба&зрелищ пиццерия                       3
твой кофе                                   3
шаурма 24                                   3
coffeesphere                                3
nova bubble tea                             3
coffeebrain                                 3
coffeebar'17                                3
шашлык                                      3
the best burgers                            3
tokpokki                                    3
free&co                                     3
coffee point                                3
хан кебаб                                   3
шашлык хаус                                 3
шашлыкоff                                   3
хачапури и вино                             3
тапчан                                      3
fit appėtit                                 3
хлеб с маслом                               3
deli2go                                     3
тандыр № 1                                  3
уголок                                      3
уют                                         3
farш                                        3
poke house                                  3
pho u                                       3
raw to go                                   3
flip                                        3
чебуречная ссср                             3
frank by баста                              3
sova coffee                                 3
pho                                         3
чайхана ташкент                             3
sattva                                      3
scrocchiarella                              3
sedelice                                    3
shawarma vip house                          3
траттория венеция                           3
wave california poke                        3
vse-em                                      3
white fox                                   3
jeffrey's coffeeshop                        3
white fox cafe                              3
старый город                                3
арарат                                      3
black star burger                           3
hot dog bulldog                             3
хочу шашлык                                 3
kafin                                       3
стардогс                                    3
brooms                                      3
i-cup                                       3
баракат                                     3
il letterato                                3
ян примус                                   3
яндекс.лавка                                3
jeffrey's coffee                            3
18 грамм                                    3
алёнка                                      3
pims                                        3
чайхана бишкек сити                         3
cafe                                        3
coffee guru                                 3
mamamai                                     3
хлеб & co                                   3
хинкальный дом                              3
ho chu pho                                  3
шашлычный дворик                            3
city life                                   3
burger heroes                               3
сусеки                                      3
чайхана ош                                  2
чайхана манас                               2
хлебница                                    2
оля                                         2
чайхана азия                                2
чайхана халаль                              2
хорошее место                               2
чайхана sabr                                2
чайная высота                               2
островок суши                               2
островок                                    2
парус                                       2
орхан                                       2
чайка                                       2
смак                                        2
чайхана элина                               2
шик шашлык                                  2
шоти                                        2
мюнгер                                      2
музейное кафе                               2
шпинат                                      2
щепка                                       2
эзо                                         2
может, кофе?                                2
юг                                          2
южный дворик                                2
юность                                      2
мишель                                      2
мисада                                      2
юрта                                        2
мир шашлыков                                2
ё-ланч                                      2
мясо&паста                                  2
шеф бургер                                  2
чаме-чаме                                   2
нам                                         2
чебуреки манты                              2
чебуречная история                          2
черетто                                     2
черетто море                                2
огонёк                                      2
чинар                                       2
обедов                                      2
чито-ра                                     2
нью-йорк пицца и гриль                      2
шаурма на углях                             2
шафран                                      2
неслучайно 08 08                            2
нейборс                                     2
шашлычная № 1                               2
шашлычный двор                              2
чихо                                        2
полянка                                     2
перекрёсток                                 2
тарелка                                     2
самарканд сити                              2
сундук                                      2
суши love                                   2
салют                                       2
суши сет                                    2
сыто пьяно                                  2
садовод                                     2
сытый гусь                                  2
ташир пицца                                 2
столовая-кафе росинка                       2
тбилисо                                     2
тбилисоба                                   2
рябина                                      2
тирольские пироги                           2
руккола                                     2
рубим бургер                                2
ткемали                                     2
роса                                        2
страдивари                                  2
столовая № 1                                2
хлеб и вино                                 2
семейное кафе                               2
снеди феди                                  2
сити лайф                                   2
синнабон                                    2
сикварули                                   2
соль                                        2
семейный очаг                               2
соседи                                      2
ссср                                        2
старый баку                                 2
самса № 1                                   2
сезоны                                      2
север-метрополь                             2
свидание на крыше                           2
старый дворик                               2
старый сычуань                              2
масала хаус                                 2
сварня                                      2
столичный вкус                              2
топ chick                                   2
роко бэй — мох и кофе                       2
точка                                       2
хинкальная легенда                          2
фудмаркет                                   2
праймбиф бар                                2
халал                                       2
халва                                       2
хаят                                        2
хинкали и вино                              2
сицилия                                     2
подсолнух                                   2
хинкальная № 1                              2
ренессанс                                   2
пицца на районе                             2
пицца и канноли                             2
питербургер                                 2
хлеб да выпечка                             2
пион                                        2
пикник                                      2
пивной ресторан пив&ко                      2
печорин                                     2
фрателло                                    2
профессор пуф                               2
французская пекарня                         2
фортуна                                     2
регистан                                    2
трактир                                     2
реберная № 1                                2
рандеву                                     2
трдельникъ                                  2
раковая                                     2
турецкая лавка                              2
раковарня клешни и хвосты                   2
раковарня иван раковар                      2
ракета                                      2
удача                                       2
узбечка                                     2
урюк                                        2
фергана                                     2
публика                                     2
филин                                       2
птишу                                       2
матрёшка                                    2
ёрш                                         2
мархал                                      2
бишкек                                      2
steak it easy                               2
spoon&dagger                                2
shwarm                                      2
saperavi cafe                               2
right habits                                2
remy kitchen bakery                         2
prolunch                                    2
point 242                                   2
plov.com                                    2
pho oanh                                    2
pho ngon                                    2
pho hanoi                                   2
pho bo                                      2
one special                                 2
omg coffee                                  2
navat                                       2
naturality                                  2
mátes                                       2
more poke                                   2
milk&beans                                  2
max bakery                                  2
marketplace                                 2
manny's burger                              2
life food                                   2
levin bakehouse                             2
les                                         2
leon                                        2
le круассан                                 2
kulinari                                    2
sub cafe                                    2
temple bar                                  2
the hummus                                  2
zефир                                       2
бизнес-кафе                                 2
библиотека shisha lounge                    2
беседка                                     2
барбариста                                  2
бар-ресторан территория                     2
бамбл кофе                                  2
апельсин                                    2
антонио                                     2
андиамо                                     2
азербайджан                                 2
марков двор                                 2
автоспастудия                               2
авокадо                                     2
zotman pizza                                2
the вареники                                2
zames                                       2
zacoffee                                    2
you&coffee                                  2
wok pho mi                                  2
winners                                     2
well's home cafe                            2
we cidreria                                 2
vua pho                                     2
viet quan                                   2
viet ngon                                   2
tu ton                                      2
tsomi                                       2
torro grill                                 2
kaya coffee shop                            2
karavan                                     2
j'pan                                       2
camorra pizza e birra                       2
conversation                                2
coffprice                                   2
coffeeshots                                 2
coffeeshop company                          2
coffee way                                  2
coffee party                                2
coffee music                                2
coffee like                                 2
coffee in                                   2
coffee break                                2
chicha san chen                             2
cassette cafe                               2
campus                                      2
camera obscura                              2
crop. coffee & smoothie bar                 2
café de paris                               2
cafe inn                                    2
bro&n                                       2
bowl family                                 2
boston seafood & bar                        2
bon lavash                                  2
bb&burgers                                  2
asia gourmet                                2
arcus bar and food                          2
arabix                                      2
americano black coffee & food               2
air coffee                                  2
8 вафель                                    2
cosmic latte                                2
cvc китайская кухня                         2
istanbul                                    2
fry’d                                       2
ipho cafe                                   2
il pittore                                  2
ikigai                                      2
i need doner                                2
hq! coffee                                  2
hite                                        2
gøg                                         2
gump's                                      2
green v. a. i.                              2
grao de cafe                                2
glowsubs                                    2
georgian garden                             2
gentleman coffee                            2
fresh                                       2
delimarche                                  2
frankie pizza                               2
foodband.ru                                 2
food low cost sushi                         2
florentini                                  2
finch                                       2
fibo pasta & ravioli                        2
eshak                                       2
eco шаурма                                  2
eat&play                                    2
dон хулио                                   2
dunkin' donuts                              2
dizengof99                                  2
demi coffee shop                            2
бистро 24                                   2
азбука daily                                2
диван                                       2
иль марко                                   2
изи паб                                     2
лавашок                                     2
блинбери                                    2
иди обниму                                  2
зефир                                       2
здрасте                                     2
зарафшон                                    2
зандукели                                   2
лаззат                                      2
ланч поинт                                  2
жираф                                       2
жига дрыга                                  2
лао ли                                      2
еда greek                                   2
еда                                         2
еврокафе                                    2
евразия                                     2
дядюшка хо                                  2
дымок                                       2
донер в пите                                2
домашний вкус                               2
домашние обеды                              2
лента онлайн                                2
изюм                                        2
илья муромец                                2
дежене                                      2
империя пиццы                               2
китайский ресторан                          2
кинто                                       2
ком 1989                                    2
кинг авто                                   2
кафешка                                     2
кафетеррия                                  2
кафетериус                                  2
кафе-столовая                               2
кофедей                                     2
кафе-пекарня                                2
катюша                                      2
кариночка                                   2
караван                                     2
калитки                                     2
кабул                                       2
кофети                                      2
кружка паб                                  2
кушавель                                    2
кушай город                                 2
кабуки                                      2
итальянский ресторан dapino                 2
искра                                       2
индийская точка                             2
лес                                         2
клёво                                       2
магнолия                                    2
манас                                       2
галерея вкуса                               2
вьетнамское кафе                            2
вьетнамская кухня                           2
м2 органик                                  2
лечо                                        2
бота                                        2
мадина                                      2
виват пицца                                 2
маргарита                                   2
маленькая пекарня журавлевых                2
весна                                       2
верона                                      2
венахи                                      2
булочная № 5                                2
везувио                                     2
булошная № 1                                2
бёргер стейк                                2
малетон                                     2
мангал                                      2
буркина фасоль                              2
бульвар                                     2
гастробар                                   2
бульбяная                                   2
гедонист                                    2
литературное кафе                           2
дворик                                      2
ли                                          2
лимонадница                                 2
да, еда                                     2
гурмэ ланч                                  2
груша                                       2
блинная                                     2
гриль парк                                  2
линдфорс                                    2
гранат                                      2
горячая выпечка                             2
городское                                   2
бобры и утки                                2
гораздо                                     2
лоза                                        2
луна                                        2
гладиатор                                   2
кофе пью                                    1
4 сезона                                    1
чао-пицца                                   1
drive                                       1
мясо на углях                               1
кофейник                                    1
миндаль                                     1
крепери                                     1
bakery                                      1
bigсуши                                     1
лагман                                      1
любовь и сладости                           1
мореморе                                    1
шашлыки                                     1
ливан хаус                                  1
easy pizza                                  1
сириус                                      1
пицца экспресс                              1
китчен                                      1
суши-пицца 312                              1
suшi                                        1
tasty thai                                  1
городок                                     1
роллофф                                     1
рома                                        1
vintage                                     1
wаурма                                      1
виолино                                     1
суши таун                                   1
дастархан                                   1
суши wok                                    1
zafferano                                   1
в своей тарелке                             1
бюро пиццы                                  1
бакинский дворик                            1
баку                                        1
барбарис                                    1
сказка                                      1
дайнинг холл                                1
ricers                                      1
чайхана-24                                  1
чабан чуду                                  1
кинобар                                     1
чайхана хан                                 1
парк                                        1
пекарня № 1                                 1
halal food                                  1
пивбар                                      1
home                                        1
чай                                         1
kimpab                                      1
радуга                                      1
хинкальная экспресс                         1
хинкали                                     1
поминальная трапеза                         1
харчевниковъ                                1
прованс                                     1
диана                                       1
ploveberry                                  1
уйгурский лагман                            1
1-я креветочная                             1
Name: name, dtype: int64

"Сетей" из одного заведения: 61
Сетей: 686
Сетевых заведений:  3176

Проверим, есть ли опечатки в названиях "сетей" из одного заведения

In [17]:
#уникальные названия сетей, с группировкой по категории
pd.set_option('display.max_rows', None)
temp3 = df.loc[df['chain'] == 1].groupby('name').agg({'name':'count'})
temp4 = temp3.loc[temp3['name']>1].index.to_list()
temp8 = df.query('name.isin(@temp4)==True')[['category', 'name']].sort_values(['category', 'name']).drop_duplicates()
temp8
Out[17]:
category name
227 бар,паб bon lavash
245 бар,паб brasserie lambic
279 бар,паб brooms
303 бар,паб burger heroes
812 бар,паб eshak
878 бар,паб flip
911 бар,паб frank by баста
1075 бар,паб hite
1147 бар,паб istanbul
1198 бар,паб kaya coffee shop
1381 бар,паб manny's burger
1387 бар,паб marketplace
1941 бар,паб right habits
2093 бар,паб steak it easy
2170 бар,паб temple bar
2360 бар,паб we cidreria
2739 бар,паб бар-ресторан территория
2807 бар,паб библиотека shisha lounge
2811 бар,паб бизнес-кафе
2869 бар,паб бобры и утки
2934 бар,паб бульвар
3109 бар,паб венахи
3323 бар,паб гамбринус
3386 бар,паб голубка
3436 бар,паб гриль парк
3439 бар,паб гриль хаус
3923 бар,паб жан-жак
3937 бар,паб жига дрыга
3968 бар,паб зарафшон
4020 бар,паб изи паб
4061 бар,паб искра
4080 бар,паб кабуки
4108 бар,паб кампус
4157 бар,паб катюша
4368 бар,паб кафе бар
4479 бар,паб кафе-бар
4569 бар,паб квартира 44
4634 бар,паб колбасофф
4926 бар,паб кружка паб
5120 бар,паб легенда
5147 бар,паб лес
5199 бар,паб луч
5224 бар,паб м2 органик
5298 бар,паб марков двор
5330 бар,паб маяк
5405 бар,паб мисада
5425 бар,паб мое кафе
5495 бар,паб мск lounge
5535 бар,паб му-му
5569 бар,паб мясо&паста
5572 бар,паб мясо&рыба
5580 бар,паб мята lounge
5609 бар,паб нам
5622 бар,паб натахтари
5628 бар,паб находка
5642 бар,паб нейборс
5707 бар,паб огонёк
5889 бар,паб пельменная
5962 бар,паб питербургер
6081 бар,паб пороселло
6134 бар,паб прогресс
6170 бар,паб пшеница
6193 бар,паб раковарня иван раковар
6195 бар,паб раковарня клешни и хвосты
6197 бар,паб раковая
6217 бар,паб реберная № 1
6230 бар,паб ренессанс
6335 бар,паб ресторан мацони
6513 бар,паб сварня
6889 бар,паб сыто пьяно
6970 бар,паб тбилисо
7070 бар,паб точка
7165 бар,паб удача
7228 бар,паб филин
7375 бар,паб хинкали и вино
7404 бар,паб хинкальная
7472 бар,паб хинкальный дом
7487 бар,паб хлеб и вино
7711 бар,паб чайхана самарканд
7826 бар,паб чебуречная ссср
8012 бар,паб шашлыкоff
8304 бар,паб ян примус
8401 бар,паб ёрш
939 булочная french bakery
944 булочная french bakery sedelice
1691 булочная paul
1932 булочная remy kitchen bakery
2639 булочная арамье
2731 булочная бамбл кофе
2913 булочная булка
2930 булочная булошная № 1
2991 булочная буханка
3169 булочная вкус востока
3221 булочная волконский
3403 булочная горячая выпечка
3457 булочная грузинская кухня
3696 булочная домашний вкус
4506 булочная кафе-пекарня
4940 булочная кулинариум
5173 булочная линдфорс
5254 булочная маковка
5849 булочная пекарня
5859 булочная пекарня буханка
5917 булочная печорин
6013 булочная плов
6072 булочная пончики
6076 булочная пончики! выпекаем на месте
6150 булочная профессор пуф
6473 булочная сам пришёл
6515 булочная свежая выпечка
6615 булочная скалка
6974 булочная тбилисоба
6978 булочная твой кофе
7264 булочная французская пекарня
7320 булочная халяль
7481 булочная хлеб & co
7484 булочная хлеб да выпечка
7490 булочная хлеб насущный
7512 булочная хлеб с маслом
7521 булочная хлебница
7551 булочная хочу шашлык
7995 булочная шашлык
8205 булочная штолле
160 быстрое питание bb&burgers
239 быстрое питание bowl family
309 быстрое питание bổ
686 быстрое питание cvc китайская кухня
701 быстрое питание deli2go
716 быстрое питание dimsum & co
781 быстрое питание dон хулио
799 быстрое питание eco шаурма
854 быстрое питание fibo pasta & ravioli
919 быстрое питание free&co
964 быстрое питание fry’d
994 быстрое питание georgian garden
1002 быстрое питание glowsubs
1078 быстрое питание ho chu pho
1090 быстрое питание hot dog bulldog
1104 быстрое питание i need doner
1116 быстрое питание ikigai
1146 быстрое питание istanbul
1506 быстрое питание ngon
1701 быстрое питание pho
1714 быстрое питание pho city
1719 быстрое питание pho hanoi
1722 быстрое питание pho ngon
1734 быстрое питание pho viet
1744 быстрое питание phobo
1823 быстрое питание plov.com
2015 быстрое питание shawarma vip house
2023 быстрое питание shwarm
2107 быстрое питание sub cafe
2192 быстрое питание the hummus
2226 быстрое питание tokpokki
2251 быстрое питание tu ton
2324 быстрое питание viet quan
2339 быстрое питание vse-em
2389 быстрое питание wild bean cafe
2838 быстрое питание бистро 24
2845 быстрое питание бишкек
2857 быстрое питание блинная
2885 быстрое питание бота
3031 быстрое питание быстрое питание
3039 быстрое питание бёргер стейк
3063 быстрое питание вай мэ!
3168 быстрое питание вкус востока
3177 быстрое питание вкус дня
3215 быстрое питание воккер
3245 быстрое питание восточная кухня
3288 быстрое питание выпечка
3313 быстрое питание вьетнамское кафе
3337 быстрое питание гастро бистро шаверма-братуха
3402 быстрое питание горячая выпечка
3408 быстрое питание грабли
3438 быстрое питание гриль хаус
3454 быстрое питание грузинская кухня
3497 быстрое питание да, еда
3509 быстрое питание дагестанская лавка
3584 быстрое питание диван
3698 быстрое питание домашняя еда
3788 быстрое питание донер
3802 быстрое питание донер в пите
3808 быстрое питание донер кебаб
3834 быстрое питание донер хаус
3877 быстрое питание дядюшка хо
3884 быстрое питание еврокафе
3889 быстрое питание еда greek
3947 быстрое питание за обе щёки
4046 быстрое питание индийская точка
4099 быстрое питание калина
4538 быстрое питание кафетерий
4605 быстрое питание китайская кухня
4725 быстрое питание кофе с собой
4903 быстрое питание крошка картошка
5055 быстрое питание лавашок
5079 быстрое питание лаки сувлаки
5099 быстрое питание лао ли
5135 быстрое питание лепим и варим
5160 быстрое питание лечо
5235 быстрое питание магбургер
5273 быстрое питание мангал
5289 быстрое питание маргарита
5312 быстрое питание масала хаус
5406 быстрое питание мисада
5517 быстрое питание му-му
5762 быстрое питание островок суши
6012 быстрое питание плов
6050 быстрое питание подсолнух
6171 быстрое питание пян-се
6493 быстрое питание самса № 1
6516 быстрое питание свежая выпечка
6655 быстрое питание смак
6711 быстрое питание стардогс
6922 быстрое питание тандыр
6930 быстрое питание тандыр № 1
6996 быстрое питание теремок
7059 быстрое питание топ chick
7106 быстрое питание трдельникъ
7198 быстрое питание уют
7217 быстрое питание фергана
7317 быстрое питание халяль
7331 быстрое питание хан кебаб
7343 быстрое питание хачапури
7365 быстрое питание хинкали - gали!
7394 быстрое питание хинкальная
7538 быстрое питание хорошее место
7602 быстрое питание чайхана
7719 быстрое питание чайхана ташкент
7741 быстрое питание чайхана халяль
7867 быстрое питание чихо
7883 быстрое питание шаверма
7951 быстрое питание шаурма 24
7961 быстрое питание шаурма в пите
7974 быстрое питание шаурма на углях
7994 быстрое питание шашлык
8024 быстрое питание шашлычная № 1
8034 быстрое питание шашлычный дворик
8067 быстрое питание шик шашлык
49 кафе 8 вафель
116 кафе asia gourmet
238 кафе bowl family
311 кафе bổ
320 кафе cafe
328 кафе cafe inn
348 кафе café de paris
357 кафе campus
386 кафе chicha san chen
392 кафе chicko
429 кафе city life
461 кафе cofefest
521 кафе coffee party
524 кафе coffee point
651 кафе conversation
675 кафе crop. coffee & smoothie bar
702 кафе deli2go
704 кафе delimarche
725 кафе dizengof99
752 кафе drive café
782 кафе dон хулио
794 кафе eat&play
855 кафе fibo pasta & ravioli
870 кафе fit appėtit
896 кафе foodband.ru
921 кафе french bakery
941 кафе french bakery sedelice
946 кафе fresh
995 кафе georgian garden
1091 кафе hot dog bulldog
1094 кафе hq! coffee
1142 кафе ipho cafe
1157 кафе j'pan
1187 кафе kafin
1210 кафе kitchen
1227 кафе korean chick
1249 кафе kuzina
1311 кафе les
1373 кафе mamamai
1399 кафе max bakery
1417 кафе menza
1481 кафе mátes
1493 кафе naturality
1496 кафе navat
1507 кафе ngon
1513 кафе nicepricecafe
1536 кафе nova bubble tea
1556 кафе omg coffee
1636 кафе one&double
1707 кафе pho bo
1713 кафе pho city
1725 кафе pho oanh
1727 кафе pho street
1731 кафе pho u
1760 кафе pims
1828 кафе poke house
1879 кафе prime
1980 кафе sattva
1992 кафе sedelice
2013 кафе shawarma vip house
2060 кафе soul in the bowl
2082 кафе star hit cafe
2191 кафе the hummus
2202 кафе the wild bean cafe
2207 кафе the вареники
2224 кафе tokpokki
2248 кафе tsomi
2322 кафе viet ngon
2338 кафе vse-em
2343 кафе vua pho
2377 кафе wild bean
2380 кафе wild bean cafe
2410 кафе wok pho mi
2490 кафе авокадо
2494 кафе автоспастудия
2503 кафе азбука daily
2508 кафе азербайджан
2532 кафе академия
2580 кафе алёнка
2592 кафе андерсон
2635 кафе апельсин
2657 кафе арарат
2720 кафе базилик
2802 кафе беседка
2839 кафе бистро 24
2846 кафе бишкек
2858 кафе блинная
2870 кафе бобры и утки
2891 кафе бранч
2901 кафе брусника
2932 кафе бульбяная
2965 кафе буркина фасоль
3021 кафе буханка
3025 кафе буше
3077 кафе вареничная № 1
3122 кафе верона
3130 кафе весна
3139 кафе виктория
3167 кафе вкус востока
3175 кафе вкус дня
3180 кафе вкус индии
3235 кафе восток
3243 кафе восточная кухня
3260 кафе вояж
3275 кафе встреча
3290 кафе выпечка
3307 кафе вьетнамская кухня
3312 кафе вьетнамское кафе
3344 кафе гастробар
3375 кафе гладиатор
3385 кафе голубка
3395 кафе городское
3409 кафе грабли
3416 кафе гранат
3437 кафе гриль парк
3458 кафе грузинская кухня
3480 кафе гурман
3484 кафе гурманика
3507 кафе даблби
3510 кафе дагестанская лавка
3530 кафе дворик
3583 кафе диван
3694 кафе домашние обеды
3695 кафе домашний вкус
3699 кафе домашняя еда
3811 кафе донер кебаб
3833 кафе донер хаус
3857 кафе дружба
3871 кафе дымок
3881 кафе евразия
3885 кафе еврокафе
3886 кафе еда
3922 кафе жан-жак
3941 кафе жираф
3948 кафе за обе щёки
3960 кафе зандукели
3979 кафе здрасте
4023 кафе изюм
4042 кафе империя
4082 кафе кабул
4094 кафе как дома
4100 кафе калина
4110 кафе кампус
4124 кафе караван
4140 кафе кариночка
4480 кафе кафе-бар
4505 кафе кафе-пекарня
4509 кафе кафе-столовая
4531 кафе кафетерий
4557 кафе кафетеррия
4560 кафе кафешка
4564 кафе кахури
4597 кафе кинто
4647 кафе ком 1989
4657 кафе кондитерская олега ильина
4660 кафе кондитерская-кулинария брусника
4693 кафе кофе
4723 кафе кофе с собой
4869 кафе кофетун-сушитун
4914 кафе крошка картошка
4942 кафе кулинариум
4945 кафе кулинариум - кулинария, пироги, салаты
4948 кафе кулинария
4960 кафе кулинарная лавка братьев караваевых
5030 кафе кухня полли
5033 кафе кушавель
5036 кафе кушай город
5056 кафе лавашок
5067 кафе лагман хаус
5074 кафе лаззат
5087 кафе ламаджо
5118 кафе легенда
5132 кафе лента онлайн
5136 кафе лепим и варим
5156 кафе летняя веранда
5162 кафе ли
5179 кафе литературное кафе
5186 кафе лоза
5197 кафе луна
5200 кафе луч
5217 кафе ля фантази
5243 кафе мадина
5263 кафе малетон
5269 кафе манас
5309 кафе мархал
5332 кафе маяк
5347 кафе мельница
5353 кафе меркато
5380 кафе мимино
5399 кафе мир шашлыков
5414 кафе мишель
5423 кафе мое кафе
5441 кафе монастырская трапеза
5480 кафе мосплов
5491 кафе моё кафе
5513 кафе му-му
5544 кафе музейное кафе
5623 кафе натахтари
5690 кафе оазис
5697 кафе обедов
5708 кафе огонёк
5709 кафе одесса-мама
5720 кафе оливка
5725 кафе оля
5746 кафе ором
5749 кафе орхан
5757 кафе остров
5761 кафе островок
5776 кафе очаг
5779 кафе ош
5801 кафе пан запекан
5839 кафе парус
5851 кафе пекарня
5886 кафе пельменная
5900 кафе перекрёсток
5937 кафе пикник
5943 кафе пион
5974 кафе пицца и канноли
6011 кафе плов
6022 кафе плов центр
6049 кафе подсолнух
6059 кафе полянка
6071 кафе пончики
6103 кафе правда кофе
6113 кафе праймбиф бар
6137 кафе прогресс
6159 кафе птишу
6162 кафе публика
6168 кафе пшеница
6179 кафе работа
6200 кафе рамен тен
6203 кафе рамен-клаб
6208 кафе рандеву
6221 кафе регистан
6411 кафе рубим бургер
6418 кафе руккола
6435 кафе рыбная мануфактура № 1
6442 кафе рэдимэйд
6448 кафе рябина
6455 кафе садовод
6470 кафе салют
6471 кафе сам пришёл
6475 кафе самарканд
6484 кафе самарканд сити
6517 кафе свежая выпечка
6524 кафе свидание на крыше
6539 кафе сезоны
6545 кафе семейное кафе
6551 кафе семейный очаг
6571 кафе сеть поминальных залов
6596 кафе сити лайф
6628 кафе скалка
6677 кафе соль
6698 кафе ссср
6724 кафе старый город
6726 кафе старый дворик
6735 кафе стейк & бургер
6801 кафе столовая № 1
6821 кафе сундук
6833 кафе суши love
6849 кафе суши сет
6890 кафе сыто пьяно
6920 кафе тандыр
6928 кафе тандыр № 1
6939 кафе тануки
7040 кафе тирольские пироги
7071 кафе точка
7076 кафе трактир
7124 кафе турецкая лавка
7164 кафе удача
7197 кафе уют
7218 кафе фергана
7251 кафе фортуна
7263 кафе французская пекарня
7304 кафе халал
7308 кафе халва
7310 кафе халва, сеть почтоматов
7315 кафе халяль
7333 кафе хан кебаб
7342 кафе хачапури
7349 кафе хачапури и вино
7357 кафе хаят
7366 кафе хинкали - gали!
7384 кафе хинкали-gали!
7395 кафе хинкальная
7447 кафе хинкальная легенда
7466 кафе хинкальная № 1
7471 кафе хинкальный дом
7549 кафе хочу шашлык
7592 кафе чайная
7596 кафе чайная высота
7599 кафе чайхана
7648 кафе чайхана sabr
7651 кафе чайхана азия
7660 кафе чайхана баракат
7667 кафе чайхана бишкек сити
7691 кафе чайхана манас
7702 кафе чайхана ош
7713 кафе чайхана самарканд
7733 кафе чайхана халаль
7736 кафе чайхана халва
7739 кафе чайхана халяль
7752 кафе чайхана элина
7763 кафе чайхона
7772 кафе чайхона айва
7808 кафе чаме-чаме
7820 кафе чебуреки манты
7857 кафе чинар
7863 кафе чито-ра
7866 кафе чихо
7973 кафе шаурма на углях
7990 кафе шафран
7996 кафе шашлык
8004 кафе шашлык хаус
8029 кафе шашлычный двор
8032 кафе шашлычный дворик
8038 кафе шашлычок
8044 кафе швили
8086 кафе шоколадница
8199 кафе шоти
8202 кафе шпинат
8225 кафе щепка
8281 кафе южный дворик
8284 кафе юность
8288 кафе юрта
8382 кафе японская кухня
16 кофейня 18 грамм
42 кофейня 7 сэндвичей
56 кофейня 9 bar coffee
65 кофейня abc coffee roasters
75 кофейня air coffee
85 кофейня americano black coffee & food
100 кофейня arabix
219 кофейня bodrero
321 кофейня cafe
329 кофейня cafe inn
353 кофейня camera obscura
373 кофейня cassette cafe
408 кофейня cinnabon
445 кофейня cofefest
480 кофейня coffee and the city
485 кофейня coffee bean
491 кофейня coffee break
502 кофейня coffee guru
505 кофейня coffee in
511 кофейня coffee like
515 кофейня coffee moose
519 кофейня coffee music
522 кофейня coffee party
525 кофейня coffee point
533 кофейня coffee way
541 кофейня coffeebar'17
545 кофейня coffeebrain
552 кофейня coffeekaldi's
562 кофейня coffeeshop company
564 кофейня coffeeshots
566 кофейня coffeesphere
577 кофейня coffprice
580 кофейня cofix
660 кофейня cosmic latte
676 кофейня crop. coffee & smoothie bar
708 кофейня demi coffee shop
779 кофейня dunkin' donuts
858 кофейня finch
877 кофейня flip
925 кофейня french bakery
942 кофейня french bakery sedelice
945 кофейня fresh
991 кофейня gentleman coffee
1020 кофейня grao de cafe
1038 кофейня gump's
1046 кофейня gøg
1095 кофейня hq! coffee
1109 кофейня i-cup
1167 кофейня jeffrey's coffee
1170 кофейня jeffrey's coffeeshop
1189 кофейня kafin
1199 кофейня kaya coffee shop
1233 кофейня krispy kreme
1312 кофейня les
1315 кофейня levin bakehouse
1428 кофейня milk&beans
1482 кофейня mátes
1522 кофейня noba coffee
1555 кофейня omg coffee
1560 кофейня one price coffee
1632 кофейня one special
1634 кофейня one&double
1694 кофейня paul
1826 кофейня point 242
1919 кофейня raw to go
1993 кофейня sedelice
2014 кофейня shawarma vip house
2038 кофейня skuratov, coffee roasters
2063 кофейня sova coffee
2067 кофейня spoon&dagger
2083 кофейня star hit cafe
2153 кофейня take and wake
2201 кофейня the wild bean cafe
2259 кофейня udcкафе
2367 кофейня white fox
2370 кофейня white fox cafe
2374 кофейня wild bean
2381 кофейня wild bean cafe
2402 кофейня winners
2434 кофейня you&coffee
2443 кофейня zacoffee
2471 кофейня zефир
2581 кофейня алёнка
2598 кофейня андерсон
2732 кофейня бамбл кофе
2749 кофейня барбариста
2920 кофейня булкер
2924 кофейня булочная № 5
2929 кофейня булошная
3000 кофейня буханка
3033 кофейня быстрое питание
3043 кофейня в парке вкуснее
3070 кофейня ванильное небо
3225 кофейня волконский
3361 кофейня гедонист
3469 кофейня груша
3499 кофейня даблби
3980 кофейня здрасте
3985 кофейня зефир
4009 кофейня иди обниму
4101 кофейня калина
4102 кофейня калитки
4119 кофейня капучино кидс
4550 кофейня кафетериус
4559 кофейня кафешка
4658 кофейня кондитерская олега ильина
4665 кофейня кондитерская-кулинария брусника
4695 кофейня кофе
4700 кофейня кофе & moloko
4721 кофейня кофе с собой
4731 кофейня кофе твой друг
4736 кофейня кофе хауз
4760 кофейня кофедей
4798 кофейня кофемания
4823 кофейня кофепорт
4866 кофейня кофети
4939 кофейня кулинариум
4952 кофейня кулинария
5253 кофейня маковка
5259 кофейня маленькая пекарня журавлевых
5349 кофейня мельница
5427 кофейня может, кофе?
5516 кофейня му-му
5543 кофейня музейное кафе
5644 кофейня неслучайно 08 08
5691 кофейня оазис
5758 кофейня остров
5775 кофейня очаг
5802 кофейня пан запекан
5888 кофейня пельменная
5916 кофейня печорин
5950 кофейня пирог хауз
6075 кофейня пончики! выпекаем на месте
6093 кофейня правда кофе
6387 кофейня роко бэй — мох и кофе
6531 кофейня север-метрополь
6588 кофейня синнабон
6616 кофейня скалка
6682 кофейня соседи
6829 кофейня сусеки
6976 кофейня твой кофе
7125 кофейня турецкая лавка
7159 кофейня уголок
7485 кофейня хлеб да выпечка
7503 кофейня хлеб насущный
7511 кофейня хлеб с маслом
7537 кофейня хорошее место
7762 кофейня чайхона
7824 кофейня чебуречная история
8059 кофейня шеф бургер
8079 кофейня шоколадница
8246 кофейня эль кафе
273 пиццерия bro&n
355 пиццерия camorra pizza e birra
578 пиццерия coffprice
914 пиццерия frankie pizza
917 пиццерия free&co
1062 пиццерия hatimaki
1121 пиццерия il letterato
1125 пиццерия il pittore
1131 пиццерия il патио
1194 пиццерия karavan
1646 пиццерия osteria mario
1778 пиццерия pizza express 24
1792 пиццерия pizza hut
1986 пиццерия scrocchiarella
2364 пиццерия well's home cafe
2371 пиццерия white fox cafe
2460 пиццерия zotman pizza
2464 пиццерия zамания
2526 пиццерия академия
2555 пиццерия алло! пицца
2615 пиццерия андиамо
2632 пиццерия антонио
2884 пиццерия бота
2905 пиццерия брусника
3104 пиццерия везувио
3136 пиццерия виват пицца
3384 пиццерия голубка
3598 пиццерия додо пицца
3708 пиццерия домино'с пицца
4031 пиццерия иль марко
4040 пиццерия империя
4044 пиццерия империя пиццы
4073 пиццерия итальянский ресторан dapino
4735 пиццерия кофе хауз
5039 пиццерия ла гатта
5187 пиццерия лоза
5252 пиццерия маковка
5290 пиццерия маргарита
5525 пиццерия му-му
5558 пиццерия мюнгер
5722 пиццерия оливка
5819 пиццерия папа джонс
5946 пиццерия пипони
5973 пиццерия пицца и канноли
5977 пиццерия пицца на районе
5978 пиццерия пицца паоло
5996 пиццерия пиццаменто
6143 пиццерия пронто
6151 пиццерия профессор пуф
6599 пиццерия сити пицца
6609 пиццерия сицилия
6634 пиццерия скалка
6967 пиццерия ташир пицца
7099 пиццерия траттория венеция
7227 пиццерия филин
7266 пиццерия фрателло
7516 пиццерия хлеба&зрелищ пиццерия
8047 пиццерия швили
8402 пиццерия ёрш
4 ресторан 10 идеальных пицц
86 ресторан americano black coffee & food
104 ресторан arcus bar and food
115 ресторан asia gourmet
181 ресторан bfl’s
197 ресторан black star burger
234 ресторан boston seafood & bar
278 ресторан brooms
297 ресторан burger club
349 ресторан café de paris
391 ресторан chicko
685 ресторан cvc китайская кухня
705 ресторан delimarche
717 ресторан dimsum & co
724 ресторан dizengof99
811 ресторан eshak
843 ресторан farш
881 ресторан florentini
889 ресторан food low cost sushi
895 ресторан foodband.ru
972 ресторан gagawa
1021 ресторан grao de cafe
1076 ресторан hite
1079 ресторан ho chu pho
1089 ресторан hot dog bulldog
1105 ресторан i need doner
1117 ресторан ikigai
1123 ресторан il letterato
1141 ресторан ipho cafe
1158 ресторан j'pan
1193 ресторан karavan
1212 ресторан kitchen
1225 ресторан korean chick
1244 ресторан kulinari
1309 ресторан leon
1317 ресторан life food
1372 ресторан mamamai
1380 ресторан manny's burger
1386 ресторан marketplace
1419 ресторан menza
1454 ресторан more poke
1495 ресторан navat
1509 ресторан ngon
1655 ресторан osteria mario
1700 ресторан pho
1706 ресторан pho bo
1712 ресторан pho city
1723 ресторан pho ngon
1726 ресторан pho oanh
1728 ресторан pho street
1732 ресторан pho u
1735 ресторан pho viet
1824 ресторан plov.com
1829 ресторан poke house
1842 ресторан prime
1899 ресторан prolunch
1918 ресторан raw to go
1977 ресторан saperavi cafe
1981 ресторан sattva
2058 ресторан soul in the bowl
2094 ресторан steak it easy
2106 ресторан sub cafe
2181 ресторан the best burgers
2200 ресторан the wild bean cafe
2232 ресторан torro grill
2250 ресторан tu ton
2287 ресторан vasilchukí chaihona №1
2323 ресторан viet ngon
2342 ресторан vua pho
2356 ресторан wave california poke
2363 ресторан well's home cafe
2447 ресторан zames
2461 ресторан zotman pizza
2507 ресторан азербайджан
2518 ресторан айва
2591 ресторан андерсон
2616 ресторан андиамо
2658 ресторан арарат
2691 ресторан ача-чача
2719 ресторан базилик
2745 ресторан баракат
2762 ресторан батони
2854 ресторан блинбери
2893 ресторан бранч
2927 ресторан булошная
2943 ресторан бургер кинг
3061 ресторан вай мэ!
3082 ресторан вареничная № 1
3108 ресторан венахи
3113 ресторан веранда
3121 ресторан верона
3181 ресторан вкус индии
3236 ресторан восток
3242 ресторан восточная кухня
3276 ресторан встреча
3299 ресторан вьеткафе
3306 ресторан вьетнамская кухня
3343 ресторан гастробар
3362 ресторан гедонист
3365 ресторан генацвале
3376 ресторан гладиатор
3389 ресторан гораздо
3406 ресторан грабли
3415 ресторан гранат
3452 ресторан грузинская кухня
3470 ресторан груша
3476 ресторан гудман
3481 ресторан гурман
3552 ресторан джаганнат
3566 ресторан джонджоли
3793 ресторан донер
3858 ресторан дружба
3870 ресторан дымок
3882 ресторан евразия
3888 ресторан еда greek
3896 ресторан ели сацебели
3907 ресторан есть хинкали&пить вино
3921 ресторан жан-жак
3967 ресторан зарафшон
4024 ресторан изюм
4035 ресторан илья муромец
4043 ресторан империя
4047 ресторан индийская точка
4079 ресторан кабуки
4081 ресторан кабул
4125 ресторан караван
4141 ресторан кариночка
4144 ресторан карло
4487 ресторан кафе-бар
4563 ресторан кахури
4590 ресторан кинг авто
4598 ресторан кинто
4606 ресторан китайская кухня
4608 ресторан китайский ресторан
4624 ресторан клёво
4659 ресторан кондитерская олега ильина
4676 ресторан корчма тарас бульба
4811 ресторан кофемания
4912 ресторан крошка картошка
4927 ресторан кружка паб
5029 ресторан кухня полли
5073 ресторан лаззат
5098 ресторан лао ли
5131 ресторан лента онлайн
5139 ресторан лепим и варим
5148 ресторан лес
5154 ресторан летняя веранда
5216 ресторан ля фантази
5223 ресторан м2 органик
5239 ресторан магнолия
5242 ресторан мадина
5262 ресторан малетон
5272 ресторан мангал
5308 ресторан мархал
5313 ресторан масала хаус
5322 ресторан матрёшка
5331 ресторан маяк
5354 ресторан меркато
5384 ресторан мимино
5398 ресторан мир шашлыков
5413 ресторан мишель
5453 ресторан моремания
5479 ресторан мосплов
5515 ресторан му-му
5571 ресторан мясо&рыба
5624 ресторан натахтари
5627 ресторан находка
5641 ресторан нейборс
5649 ресторан нияма
5676 ресторан нью-йорк пицца и гриль
5692 ресторан оазис
5729 ресторан омореморе
5759 ресторан остров
5760 ресторан островок
5763 ресторан островок суши
5774 ресторан очаг
5778 ресторан ош
5840 ресторан парус
5927 ресторан пивной ресторан пив&ко
5963 ресторан питербургер
5976 ресторан пицца на районе
6021 ресторан плов центр
6163 ресторан публика
6190 ресторан ракета
6202 ресторан рамен тен
6204 ресторан рамен-клаб
6334 ресторан ресторан мацони
6398 ресторан роса
6417 ресторан руккола
6436 ресторан рыбная мануфактура № 1
6441 ресторан рэдимэйд
6447 ресторан рябина
6462 ресторан сакура
6469 ресторан салют
6472 ресторан сам пришёл
6482 ресторан самарканд
6485 ресторан самарканд сити
6492 ресторан самса № 1
6525 ресторан свидание на крыше
6540 ресторан сезоны
6552 ресторан семейный очаг
6579 ресторан сикварули
6608 ресторан сицилия
6676 ресторан соль
6683 ресторан соседи
6697 ресторан ссср
6719 ресторан старый баку
6722 ресторан старый город
6725 ресторан старый дворик
6729 ресторан старый сычуань
6732 ресторан стейк & бургер
6807 ресторан страдивари
6822 ресторан сундук
6850 ресторан суши сет
6858 ресторан сушистор
6881 ресторан сыроварня
6931 ресторан тануки
6951 ресторан тапчан
6959 ресторан татнефть кафе
6971 ресторан тбилисо
6973 ресторан тбилисоба
6989 ресторан теремок
7046 ресторан ткемали
7192 ресторан урюк
7252 ресторан фортуна
7254 ресторан франклинс бургер
7307 ресторан халва
7350 ресторан хачапури и вино
7358 ресторан хаят
7376 ресторан хинкали и вино
7396 ресторан хинкальная
7448 ресторан хинкальная легенда
7488 ресторан хлеб и вино
7586 ресторан чайка
7606 ресторан чайхана
7636 ресторан чайхана 24
7647 ресторан чайхана sabr
7662 ресторан чайхана баракат
7703 ресторан чайхана ош
7712 ресторан чайхана самарканд
7720 ресторан чайхана ташкент
7732 ресторан чайхана халаль
7735 ресторан чайхана халва
7744 ресторан чайхана халяль
7751 ресторан чайхана элина
7765 ресторан чайхона
7798 ресторан чайхона № 1
7802 ресторан чайхона №1
7809 ресторан чаме-чаме
7838 ресторан черетто
7840 ресторан черетто море
7864 ресторан чито-ра
7989 ресторан шафран
8003 ресторан шашлык хаус
8025 ресторан шашлычная № 1
8030 ресторан шашлычный двор
8046 ресторан швили
8060 ресторан шеф бургер
8200 ресторан шоти
8233 ресторан эзо
8274 ресторан юг
8280 ресторан южный дворик
8292 ресторан я люблю суши
8303 ресторан ян примус
8307 ресторан яндекс лавка
8376 ресторан яндекс.лавка
8383 ресторан японская кухня
105 столовая arcus bar and food
1029 столовая green v. a. i.
1304 столовая le круассан
1900 столовая prolunch
2634 столовая апельсин
2717 столовая базилик
2744 столовая баракат
2812 столовая бизнес-кафе
2916 столовая булкер
3115 столовая веранда
3140 столовая виктория
3237 столовая восток
3318 столовая галерея вкуса
3488 столовая гурмэ ланч
3536 столовая дежене
3693 столовая домашние обеды
3860 столовая дружба
3887 столовая еда
4060 столовая искра
4093 столовая как дома
4158 столовая катюша
4511 столовая кафе-столовая
4533 столовая кафетерий
5035 столовая кушай город
5096 столовая ланч поинт
5170 столовая лимонадница
5299 столовая марков двор
5440 столовая монастырская трапеза
5530 столовая му-му
5696 столовая обедов
5887 столовая пельменная
5949 столовая пирог хауз
6024 столовая плов центр
6175 столовая пять звёзд
6229 столовая ренессанс
6520 столовая свежъ
6662 столовая снеди феди
6720 столовая старый баку
6755 столовая столичный вкус
6800 столовая столовая № 1
6803 столовая столовая-кафе росинка
6892 столовая сытый гусь
6955 столовая тарелка
7081 столовая трапеzа
7173 столовая узбечка
7284 столовая фудмаркет
7319 столовая халяль
7402 столовая хинкальная
7550 столовая хочу шашлык
7638 столовая чайхана 24
8398 столовая ё-ланч
In [18]:
#уникальные названия единичных "сетей", с группировкой по категории
temp = df.loc[df['chain'] == 1].groupby('name').agg({'name':'count'})
temp1 = temp.loc[temp['name']==1].index.to_list()
df.query('name.isin(@temp1)==True')[['category', 'name']].sort_values(['category', 'name'])
Out[18]:
category name
3393 бар,паб городок
4899 бар,паб крепери
5832 бар,паб парк
5919 бар,паб пивбар
7363 бар,паб хинкали
5872 булочная пекарня № 1
1825 быстрое питание ploveberry
5165 быстрое питание ливан хаус
5166 быстрое питание ливан хаус
7464 быстрое питание хинкальная экспресс
7465 быстрое питание хинкальная экспресс
3 кафе 1-я креветочная
29 кафе 4 сезона
141 кафе bakery
189 кафе bigсуши
750 кафе drive
1051 кафе halal food
1084 кафе home
2332 кафе vintage
2422 кафе wаурма
2726 кафе баку
3038 кафе бюро пиццы
3515 кафе дайнинг холл
3520 кафе дастархан
4595 кафе кинобар
4611 кафе китчен
4720 кафе кофе пью
5208 кафе любовь и сладости
5387 кафе миндаль
5567 кафе мясо на углях
6065 кафе поминальная трапеза
6132 кафе прованс
6389 кафе роллофф
6392 кафе рома
6592 кафе сириус
6835 кафе суши wok
7179 кафе уйгурский лагман
7583 кафе чай
7746 кафе чайхана хан
7756 кафе чайхана-24
8010 кафе шашлыки
3159 кофейня виолино
4765 кофейня кофейник
5066 кофейня лагман
6611 кофейня сказка
7582 кофейня чабан чуду
789 пиццерия easy pizza
2140 пиццерия suшi
2445 пиццерия zafferano
6855 пиццерия суши-пицца 312
7812 пиццерия чао-пицца
1206 ресторан kimpab
1937 ресторан ricers
2166 ресторан tasty thai
2722 ресторан бакинский дворик
2748 ресторан барбарис
5468 ресторан мореморе
5990 ресторан пицца экспресс
6184 ресторан радуга
6853 ресторан суши таун
3050 столовая в своей тарелке
3581 столовая диана
7339 столовая харчевниковъ
In [19]:
pd.reset_option('display.max_rows', None)
In [20]:
#произведём замены
df.loc[df['name'] == 'чайхона № 1', 'name'] = 'чайхона №1'
df.loc[df['name'] == 'ливан хаус', 'name'] = 'ливан хаус'

Принято решение изменить признак сетевого заведения для "сетей из одного заведения".

In [21]:
one_place_chain = df.loc[df['chain'] == 1].groupby('name').agg({'name':'count'})
one_place_chain_names = one_place_chain.loc[one_place_chain['name']==1].index.to_list()
df.loc[df['name'].isin(one_place_chain_names)==True, 'chain'] = 0

Итого после замен:

In [22]:
print('"Сетей" из одного заведения:' , (df.loc[df['chain'] == 1, 'name'].value_counts()==1).sum())
print('Несетевых заведений: ', df.loc[df['chain'] == 0, 'name'].count())
print('Сетей:' , df.loc[df['chain'] == 1, 'name'].nunique())
print('Сетевых заведений: ', df.loc[df['chain']==1, 'name'].count())

"Сетей" из одного заведения: 0
Несетевых заведений:  5227
Сетей: 685
Сетевых заведений:  3176

Проверка аномалий¶

In [23]:
#гистограммы по столбцам с аномалиями
df[['middle_avg_bill', 'middle_coffee_cup', 'seats']].hist(bins=30, figsize=(20, 8))
plt.show()

На графике видно, основная масса:

  • средних чеков не превышает 6000р.
  • средняя стоимость чашки кофе не превышает 300р.
  • явные аномалии в количестве мест - свыше 280 человек.
In [24]:
df.loc[df['middle_avg_bill'] > 6000].sort_values('middle_avg_bill', ascending=False)
Out[24]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
4310 кафе ресторан Москва, Каширское шоссе, 23, стр. 2 Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.657450 37.646665 4.1 высокие Средний счёт:20000–50000 ₽ 35000.0 NaN 0 100.0
7869 чойхона бар,паб Москва, Дмитровское шоссе, 95А Северный административный округ ежедневно, 10:00–23:00 55.871497 37.543555 4.4 высокие Средний счёт:5000–17000 ₽ 11000.0 NaN 0 49.0
3404 гости ресторан Москва, шоссе Энтузиастов, 52 Восточный административный округ пн,вс 18:00–22:30 55.759088 37.760570 4.1 высокие Средний счёт:5000–15000 ₽ 10000.0 NaN 0 NaN
2373 white rabbit ресторан Москва, Смоленская площадь, 3 Центральный административный округ ежедневно, 12:00–00:00 55.747608 37.581248 4.9 высокие Средний счёт:7000–7500 ₽ 7250.0 NaN 0 150.0
53 800°с contemporary steak ресторан Москва, Большой Патриарший переулок, 6, стр. 1 Центральный административный округ ежедневно, 09:00–23:30 55.762708 37.592138 4.7 высокие Средний счёт:6000–8000 ₽ 7000.0 NaN 0 75.0
5295 марио ресторан Москва, улица Климашкина, 17 Центральный административный округ ежедневно, 12:00–00:00 55.767792 37.568453 4.5 высокие Средний счёт:7000 ₽ 7000.0 NaN 0 100.0
7586 чайка ресторан Москва, Краснопресненская набережная, 12А Центральный административный округ ежедневно, 12:00–00:00 55.752857 37.556365 4.8 высокие Средний счёт:5000–8000 ₽ 6500.0 NaN 1 250.0

Набольшее подозрение вызывают:

  • бар, паб Чойхона на Дмитровском шоссе, 95А - отзывы и внешний вид не подтверждают информацию о высоких ценах.
  • ресторан Кафе на Каширском шоссе, 23, стр. 2 - находится на территории больницы. Отзывы подтверждают высокий уровень цен. Средний чек может быть связан с коллективным обслуживанием пациентов. Тем не менее, непонятно как эта информация попала на сервис Яндекс.Карты и могла ли иметь место опечатка.

Принято решение уджалить аномалии.

In [25]:
#удаление аномальных значений
df = df.loc[(df['middle_avg_bill'] < 11000)|(df['middle_avg_bill'].isna()==True)]
In [26]:
df.loc[df['middle_coffee_cup'] > 300].sort_values('middle_coffee_cup', ascending=False)
Out[26]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
8122 шоколадница кофейня Москва, Большая Семёновская улица, 27, корп. 1 Восточный административный округ ежедневно, 08:00–23:00 55.782268 37.709022 4.2 средние Цена чашки капучино:230–2907 ₽ NaN 1568.0 1 48.0
498 coffee fm кофейня Москва, Авиамоторная улица, 10, корп. 1 Юго-Восточный административный округ пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:00–19:00 55.754233 37.715491 4.3 - Цена чашки капучино:250–500 ₽ NaN 375.0 0 190.0
4551 кафетериус кофейня Москва, Большая Никитская улица, 35 Центральный административный округ пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00 55.757292 37.595033 4.3 средние Цена чашки капучино:279–378 ₽ NaN 328.0 1 30.0
8102 шоколадница кофейня Москва, Бутырская улица, 95 Северный административный округ пн-чт 07:30–23:00; пт 07:30–00:00; сб круглосу... 55.807331 37.580716 4.1 средние Цена чашки капучино:300–350 ₽ NaN 325.0 1 61.0
3586 диемм кофейня Москва, 3-я Фрунзенская улица, 1 Центральный административный округ ежедневно, 08:30–23:00 55.719000 37.582203 4.3 средние Цена чашки капучино:250–390 ₽ NaN 320.0 0 30.0
1129 il tocco кофейня Москва, Ходынский бульвар, 11А Северный административный округ пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:00–22:00 55.785455 37.530359 4.1 средние Цена чашки капучино:280–350 ₽ NaN 315.0 0 NaN
In [27]:
#проверка нудевого среднего чека
df.loc[df['middle_avg_bill'] == 0]
Out[27]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
4807 кофемания кофейня Москва, улица Новый Арбат, 19 Центральный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.752136 37.587784 4.5 высокие Средний счёт:от 0 ₽ 0.0 NaN 1 200.0

Обнаружено одно значение, в данных о среднем чеке явно ошибка, принято решение удалить ошибочное значение.

In [28]:
#удаление значения
df.loc[df['middle_avg_bill']==0, 'avg_bill'] = '-'
df.loc[df['middle_avg_bill']==0, 'middle_avg_bill'] = np.nan
In [29]:
df.loc[df['name']=='шоколадница', ['name', 'middle_coffee_cup']].hist(bins=60)
plt.show()

Аномально высокая максимальная стоимость чашки кофе в одной из кофеин сети "Шоколадница", при этом нижний порог цены - 230р. - не выделяется из остальных. Средняя стоимость кофе по всей сети составляет от 170 до 350р. Полагаю, что в данных опечатка и верхний порог стоимости кофе в "Шоколаднице" на Большой Семёновской улице, 27 составляет 290р.

In [30]:
#исправление в стоимости кофе
df.loc[df['avg_bill']=='Цена чашки капучино:230–2907 ₽', 'avg_bill'] = 'Цена чашки капучино:230–290 ₽'
df.loc[df['middle_coffee_cup']==1568.0, 'middle_coffee_cup'] = (230+290)/2
In [31]:
#проверка количества мест
df.loc[df['seats']>=280].sort_values('seats', ascending=False)
Out[31]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
8383 японская кухня ресторан Москва, проспект Вернадского, 121, корп. 1 Западный административный округ - 55.657255 37.481547 4.4 - - NaN NaN 1 1288.0
81 alternative coffee кофейня Москва, проспект Вернадского, 41, стр. 1 Западный административный округ пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 09:00–22:00 55.673128 37.502992 4.3 - - NaN NaN 0 1288.0
1333 loft-cafe академия кафе Москва, проспект Вернадского, 84, стр. 1 Западный административный округ пн-пт 09:00–20:00; сб 09:00–16:00 55.665142 37.478603 3.6 - - NaN NaN 0 1288.0
5925 пивной ресторан бар,паб Москва, проспект Вернадского, 121, корп. 1 Западный административный округ - 55.657133 37.481508 4.5 - - NaN NaN 0 1288.0
5558 мюнгер пиццерия Москва, проспект Вернадского, 97, корп. 1 Западный административный округ пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 10:00–21:00 55.667505 37.491001 4.8 - - NaN NaN 1 1288.0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1937 ricers ресторан Москва, улица Академика Анохина, 58 Западный административный округ ежедневно, 10:00–23:00 55.650316 37.469068 4.4 - - NaN NaN 0 280.0
4935 кувшин ресторан Москва, улица Академика Анохина, 58 Западный административный округ ежедневно, 12:00–23:00 55.650134 37.469377 4.6 - - NaN NaN 0 280.0
1547 odo sushi bar ресторан Москва, Шмитовский проезд, 39, корп. 1 Центральный административный округ ежедневно, 11:00–23:00 55.754352 37.523042 4.4 - - NaN NaN 0 280.0
1428 milk&beans кофейня Москва, Шмитовский проезд, 39, корп. 1 Центральный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.754618 37.524067 4.2 - - NaN NaN 1 280.0
4936 кувшинчик ресторан Москва, улица Академика Анохина, 58 Западный административный округ пн-чт 12:00–23:00; пт,сб 12:00–00:00; вс 12:00... 55.650398 37.469449 4.6 - - NaN NaN 0 280.0

345 rows × 14 columns

In [32]:
#рассмотрим самые большие заведения: свыше 400 мест.
df.loc[df['seats']>=400].value_counts(['seats'])
Out[32]:
seats 
625.0     23
500.0     21
480.0     13
400.0     11
1288.0    11
450.0      6
650.0      6
495.0      6
428.0      5
478.0      4
1040.0     4
455.0      4
644.0      2
491.0      2
660.0      2
920.0      2
481.0      2
585.0      2
420.0      1
600.0      1
430.0      1
675.0      1
760.0      1
1200.0     1
dtype: int64

Большие количсетва мест имеют до 23-х повторений. Выведем эти заведения.

In [33]:
pd.set_option('display.max_rows', None)
df.loc[df['seats']>=400, ['seats', 'address', 'category', 'name']].sort_values(['seats', 'address', 'category'])
Out[33]:
seats address category name
3354 400.0 Москва, 1-я Тверская-Ямская улица, 2, стр. 1 бар,паб гастрорюмочная шесть you шесть
1133 400.0 Москва, 1-я Тверская-Ямская улица, 2, стр. 1 пиццерия il патио
2178 400.0 Москва, Комсомольский проспект, 28 бар,паб tgi fridays
6889 400.0 Москва, Комсомольский проспект, 28 бар,паб сыто пьяно
3305 400.0 Москва, Комсомольский проспект, 28 кафе вьетнамская еда фобою
5213 400.0 Москва, Комсомольский проспект, 28 кафе люстра
7229 400.0 Москва, Комсомольский проспект, 28 кафе филипповъ
614 400.0 Москва, Комсомольский проспект, 28 кофейня cofix
1135 400.0 Москва, Комсомольский проспект, 28 пиццерия il патио
7574 400.0 Москва, Комсомольский проспект, 28 ресторан цимес
8069 400.0 Москва, Комсомольский проспект, 28 ресторан шикари
1086 420.0 Москва, Русаковская улица, 24 бар,паб hong kong
3654 428.0 Москва, Чертановская улица, 12, корп. 1 пиццерия додо пицца
2219 428.0 Москва, Чертановская улица, 39, корп. 1 кафе tina
6356 428.0 Москва, Чертановская улица, 40, корп. 1 бар,паб ресторан, кафе, бар
1836 428.0 Москва, Чертановская улица, 40, корп. 1 ресторан pratto pizza
7550 428.0 Москва, Чертановская улица, 47, корп. 1 столовая хочу шашлык
2297 430.0 Москва, улица Большая Полянка, 56, стр. 1 ресторан vasilchukí chaihona №1
240 450.0 Москва, улица Ленинская Слобода, 19 быстрое питание bowlme
5378 450.0 Москва, улица Ленинская Слобода, 19 быстрое питание милти
5057 450.0 Москва, улица Ленинская Слобода, 19 кафе лавка daily
4143 450.0 Москва, улица Ленинская Слобода, 19 кофейня карлинер
1889 450.0 Москва, улица Ленинская Слобода, 19 ресторан prime
2788 450.0 Москва, улица Ленинская Слобода, 19 ресторан белочка
159 455.0 Москва, Автозаводская улица, 18 бар,паб bb grill
1682 455.0 Москва, Автозаводская улица, 18 пиццерия pasta cup & pinsa
5446 455.0 Москва, Автозаводская улица, 18 ресторан монстер хиллс
5574 455.0 Москва, Автозаводская улица, 18 ресторан мясо&рыба
5483 478.0 Москва, Пресненская набережная, 10, стр. 1 кафе мосфильм
1933 478.0 Москва, Пресненская набережная, 8, стр. 1 булочная remy kitchen bakery
428 478.0 Москва, Пресненская набережная, 8, стр. 1 ресторан city friends
2059 478.0 Москва, Пресненская набережная, 8, стр. 1 ресторан soul in the bowl
1037 480.0 Москва, улица Арбат, 1 бар,паб guests in the city
8147 480.0 Москва, улица Арбат, 1 кофейня шоколадница
3407 480.0 Москва, улица Арбат, 1 ресторан грабли
6099 480.0 Москва, улица Арбат, 18, стр. 1 кофейня правда кофе
2159 480.0 Москва, улица Арбат, 21, стр. 1 бар,паб taksim
4104 480.0 Москва, улица Арбат, 23, стр. 1 бар,паб калифорния diner
993 480.0 Москва, улица Арбат, 36, стр. 1 кафе georgia хинкали
932 480.0 Москва, улица Арбат, 4, стр. 1 кафе french bakery
5522 480.0 Москва, улица Арбат, 4, стр. 1 кафе му-му
5360 480.0 Москва, улица Арбат, 4, стр. 1 ресторан месопотамия
372 480.0 Москва, улица Арбат, 42, стр. 1 ресторан caspian
1060 480.0 Москва, улица Арбат, 44, стр. 1 бар,паб hard rock cafe
7828 480.0 Москва, улица Арбат, 44, стр. 1 бар,паб чебуречная ссср
141 481.0 Москва, Олимпийский проспект, 18/1 кафе bakery
34 481.0 Москва, Олимпийский проспект, 18/1 ресторан 495
3934 491.0 Москва, улица Вавилова, 19 кофейня живое кафе
1884 491.0 Москва, улица Вавилова, 19 ресторан prime
4110 495.0 Москва, Ленинский проспект, 146 кафе кампус
2818 495.0 Москва, Ленинский проспект, 146 ресторан био кафе
3868 495.0 Москва, Ленинский проспект, 146 ресторан дхаба
7200 495.0 Москва, Ленинский проспект, 146 ресторан уютный дворик
7568 495.0 Москва, Ленинский проспект, 146 ресторан центральный дом туриста
7623 495.0 Москва, Ленинский проспект, 146 ресторан чайхана
6820 500.0 Москва, Грайвороновская улица, 12, корп. 2 ресторан султан палас
8055 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 быстрое питание шеф burger & doner
311 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 кафе bổ
1036 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 кафе gt. coffee
1828 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 кафе poke house
5091 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 кафе ламянь
5136 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 кафе лепим и варим
672 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 кофейня crema
1919 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 кофейня raw to go
4801 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 кофейня кофемания
1186 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 ресторан k-town korean bbq
1360 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 ресторан mac & cheese
2025 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 ресторан siam
2058 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 ресторан soul in the bowl
2734 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 ресторан бансонс бургер китчен
5304 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 ресторан марокко
7591 500.0 Москва, Лесная улица, 20, стр. 3 ресторан чайна таун
881 500.0 Москва, Старая Басманная улица, 9, корп. 1 ресторан florentini
4438 500.0 Москва, Ярославское шоссе, 1, корп. 1 кафе кафе при азс
5779 500.0 Москва, Ярославское шоссе, 114, корп. 1 кафе ош
3235 500.0 Москва, Ярославское шоссе, 19, стр. 1 кафе восток
6339 585.0 Москва, улица Сталеваров, 3Л бар,паб ресторан мой двор
6074 585.0 Москва, улица Сталеваров, 3Л кафе пончики от бабушки
5302 600.0 Москва, улица Гарибальди, 1А кафе мармелад
3222 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 29, корп. 1 булочная волконский
5183 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 31А, стр. 1 бар,паб лобби-бар манжо
2154 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 31А, стр. 1 кофейня take and wake
3072 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 31А, стр. 1 кофейня ванильное небо
2291 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 31А, стр. 1 ресторан vasilchukí chaihona №1
6755 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 35, стр. 1 столовая столичный вкус
7773 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 45, корп. 1 кафе чайхона айва
3990 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 48, подъезд 1 ресторан золотая бухара
569 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 60, корп. 1 кофейня coffeeteabar
5609 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 69, стр. 1 бар,паб нам
7786 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 69, стр. 1 кафе чайхона на соколе
4961 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 72, корп. 1 кафе кулинарная лавка братьев караваевых
65 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 72, корп. 1 кофейня abc coffee roasters
2526 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 72, корп. 1 пиццерия академия
923 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 74, корп. 1 кафе french bakery
5627 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 74, корп. 1 ресторан находка
6531 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 75, корп. 1 кофейня север-метрополь
6807 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 77, корп. 1 ресторан страдивари
277 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 78, корп. 1 кофейня brooklyn coffee
5258 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 78, корп. 1 пиццерия максима пицца
57 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 80, корп. 1 кофейня 9 bar coffee
832 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 80, корп. 1 пиццерия falko pizza
2692 625.0 Москва, Ленинградский проспект, 9Б, стр. 1 ресторан ача-чача
2318 644.0 Москва, улица Миклухо-Маклая, 6 кафе vibes cafe
4081 644.0 Москва, улица Миклухо-Маклая, 6 ресторан кабул
2188 650.0 Москва, Мичуринский проспект, 22, корп. 1 бар,паб the fox pub
8173 650.0 Москва, Мичуринский проспект, 22, корп. 1 кофейня шоколадница
1358 650.0 Москва, Мичуринский проспект, 27, корп. 1 кафе lyanson’s coffee
905 650.0 Москва, Мичуринский проспект, 58, корп. 1 кафе for your kids
6321 650.0 Москва, Мичуринский проспект, 7, корп. 1 ресторан ресторан китайской кухни чуаньюй
7189 650.0 Москва, Мичуринский проспект, 8, стр. 1 кофейня университетское
6348 660.0 Москва, Измайловское шоссе, 71, корп. 2Б бар,паб ресторан тройка
7341 660.0 Москва, Измайловское шоссе, 71, корп. 2Б бар,паб хаус бар
6274 675.0 Москва, улица Маршала Захарова, 6, корп. 1 ресторан ресторан
3681 760.0 Москва, улица Юности, 1 кафе дом
796 920.0 Москва, Киевская улица, 2 бар,паб eataly
6735 920.0 Москва, Киевская улица, 2 кафе стейк & бургер
3075 1040.0 Москва, Измайловское шоссе, 71, корп. А бар,паб ваня и гоги
5289 1040.0 Москва, Измайловское шоссе, 71, корп. А быстрое питание маргарита
5321 1040.0 Москва, Измайловское шоссе, 71, корп. А кафе матрешка
8120 1040.0 Москва, Измайловское шоссе, 71, корп. А кофейня шоколадница
6236 1200.0 Москва, Кутузовский проспект, 41, стр. 1 столовая рестобар argomento
5925 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 121, корп. 1 бар,паб пивной ресторан
8305 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 121, корп. 1 ресторан ян примус
8383 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 121, корп. 1 ресторан японская кухня
81 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 41, стр. 1 кофейня alternative coffee
8355 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 51, стр. 1 ресторан яндекс лавка
1333 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 84, стр. 1 кафе loft-cafe академия
7071 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 84, стр. 1 кафе точка
1615 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 84, стр. 1 кофейня one price coffee
707 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 94, корп. 1 ресторан delonixcafe
3475 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 97, корп. 1 бар,паб гудбар
5558 1288.0 Москва, проспект Вернадского, 97, корп. 1 пиццерия мюнгер

Часто повторяющиеся аномально высокие цифры посадочных мест коррелируют с адресами - вероятно это фудкорты, либо заведения в крупных бизнес-центрах, рассчитанные на большую единовременную загрузку(обеденное время). Предположим, то заведения с количеством мест от 280 до 400 имеют схожее назначение.

In [34]:
pd.reset_option('display.max_rows', None)
In [35]:
print('Доля заведений в условных фудкортах:', round(len(df.loc[df['seats']>=280].sort_values('seats', ascending=False))*100 / len(df), 2), '%')

Доля заведений в условных фудкортах: 4.11 %

Эти заведения являются специфическими, их немного. Принято решение данные удалить.

In [36]:
#удаление аномалий
df = df.loc[(df['seats']<280) | (df['seats'].isna()==True)]
In [37]:
#количество мест в яндекс лавках
df.loc[df['name']=='яндекс лавка', ['seats']].value_counts()
Out[37]:
seats
0.0      4
40.0     4
200.0    2
25.0     2
45.0     2
20.0     2
75.0     2
90.0     1
184.0    1
180.0    1
124.0    1
100.0    1
96.0     1
64.0     1
65.0     1
55.0     1
46.0     1
27.0     1
24.0     1
22.0     1
250.0    1
dtype: int64

Отметим сервис доставки еды Яндекс.Лавка - у сервиса нет своих залов, но на картах присутствует количество мест. Количество мест практически не повторяется, данные не похожи на случайные цифры. Предположительно, это точки при других заведениях. Теоретически, эти места могут быть использованы при покупке еды в Яндекс.Лавке, поэтому оставим данные как есть.

In [38]:
print('Удалено', round((df_full-len(df))*100/df_full, 2), '% данных.')

Удалено 4.13 % данных.
In [39]:
print('Несетевых заведений: ', df.loc[df['chain'] == 0, 'name'].count())
print('Сетей:' , df.loc[df['chain'] == 1, 'name'].nunique())
print('Сетевых заведений: ', df.loc[df['chain']==1, 'name'].count())

Несетевых заведений:  5036
Сетей: 684
Сетевых заведений:  3020

Добавление столбцов¶

Данные адресов Яндекс.Карт унифицированы: город, улица, номер дома и корпус разделены запятыми. В данном случае, улицу мы можем получить разделив адрес на список и выделив второй элемент.

In [40]:
#добавление столбца улицы
df['street'] = df['address'].str.split(',', expand=True)[1]
df.head()
Out[40]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
0 #кешбэккафе кафе Москва, Большая Татарская улица, 11С Центральный административный округ пн-пт 09:00–17:00 55.740589 37.634106 4.0 - - NaN NaN 0 NaN Большая Татарская улица
1 +39 pizzeria mozzarella bar пиццерия Москва, Столярный переулок, 3, корп. 12 Центральный административный округ пн-чт 12:00–22:00; пт,сб 12:00–23:00; вс 12:00... 55.764166 37.568816 4.8 - - NaN NaN 0 NaN Столярный переулок
2 1 этаж кафе Москва, улица Костякова, 6/5 Северный административный округ ежедневно, 10:00–23:00 55.811759 37.572959 4.3 - - NaN NaN 0 40.0 улица Костякова
3 1-я креветочная кафе Москва, Мячковский бульвар, 3А Юго-Восточный административный округ пн-чт 10:00–21:00; пт,сб 10:00–22:00; вс 10:00... 55.657956 37.751574 3.7 - - NaN NaN 0 0.0 Мячковский бульвар
4 10 идеальных пицц ресторан Москва, улица Свободы, 48, стр. 1 Северо-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.848528 37.454201 4.3 - - NaN NaN 1 110.0 улица Свободы
In [41]:
#режим работы
df['is_24_7'] = df['hours'].str.contains('ежедневно, круглосуточно')
df.head()
Out[41]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24_7
0 #кешбэккафе кафе Москва, Большая Татарская улица, 11С Центральный административный округ пн-пт 09:00–17:00 55.740589 37.634106 4.0 - - NaN NaN 0 NaN Большая Татарская улица False
1 +39 pizzeria mozzarella bar пиццерия Москва, Столярный переулок, 3, корп. 12 Центральный административный округ пн-чт 12:00–22:00; пт,сб 12:00–23:00; вс 12:00... 55.764166 37.568816 4.8 - - NaN NaN 0 NaN Столярный переулок False
2 1 этаж кафе Москва, улица Костякова, 6/5 Северный административный округ ежедневно, 10:00–23:00 55.811759 37.572959 4.3 - - NaN NaN 0 40.0 улица Костякова False
3 1-я креветочная кафе Москва, Мячковский бульвар, 3А Юго-Восточный административный округ пн-чт 10:00–21:00; пт,сб 10:00–22:00; вс 10:00... 55.657956 37.751574 3.7 - - NaN NaN 0 0.0 Мячковский бульвар False
4 10 идеальных пицц ресторан Москва, улица Свободы, 48, стр. 1 Северо-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.848528 37.454201 4.3 - - NaN NaN 1 110.0 улица Свободы True
In [42]:
#проверка других возможных написаний времени, указывающих на работу 24/7
print('пн-вс:', len(df.query('hours.str.contains("пн-вс") == True')))
print('00:00–24:00:', len(df.query('hours.str.contains("00:00–24:00") == True')))
print('00:01–24:00:', len(df.query('hours.str.contains("00:01–24:00") == True')))

пн-вс: 0
00:00–24:00: 0
00:01–24:00: 0

других обозначений ежедневоной круглосуточной работы не выявлено.

In [43]:
df.describe().round(2)
Out[43]:
lat lng rating middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
count 8056.00 8056.00 8056.00 2988.00 513.00 8056.00 4445.00
mean 55.75 37.61 4.23 933.53 172.69 0.37 83.32
std 0.07 0.10 0.47 784.75 65.66 0.48 64.13
min 55.57 37.36 1.00 30.00 60.00 0.00 0.00
25% 55.70 37.54 4.10 375.00 125.00 0.00 40.00
50% 55.75 37.61 4.30 700.00 169.00 0.00 68.00
75% 55.80 37.67 4.40 1250.00 225.00 1.00 114.00
max 55.93 37.87 5.00 10000.00 375.00 1.00 276.00

Выводы¶

В ходе предобработки:

  • отсутствующие данные в формате строк заполнены заглушками;
  • найдены и удалены 3 неявных дубликата;
  • удалено значение среднего чека, равного нулю, у обного заведения;
  • испарвлен признак сетевого заведения для объектов с уникальными названиями для 60 заведенй;
  • удален 4.13% данных как аномалии.

Большое количество отсутствующих данных о режиме работы, категории цены и среднем чеке обусловлено незаполненностью профилей большого количества заведений.

Итого после преобработки данные включают:

  • Всего заведений: 8056,
  • Несетевых заведений: 5036,
  • Сетей: 684,
  • Сетевых заведений: 3020.

По указанным данным:

  • медианный средний чек составляет 700р., минимальный - 30р., максимальный - 10000р.;
  • медианная стоимость чашки кофе - 169р., минимальная - 60р., максимальная - 375р.;
  • медианное значение количества мест - 68, минимальное - 0, максимальное - 276.

Анализ данных¶

Категории заведений¶

In [44]:
#Растпределение заведений по категориям
df_cat = df.groupby('category')['name'].count().sort_values(ascending=False).reset_index()
df_cat.rename(columns = {'name':'count'}, inplace = True)
df_cat['part'] = (df_cat['count'] / df_cat['count'].sum()).round(2)
print(df_cat)

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Bar(x = df_cat['category'], y = df_cat['count'], name = 'Среднее значение', text=df_cat['count']))
fig.update_traces(text=df_cat['count'],  selector=dict(type='bar'))

fig.update_layout(
    title="Количество заведений по категориям",
    xaxis_title="Категория",
    yaxis_title="Количество заведений",    
    barmode='overlay',
    height=600, 
    width=800)
fig.update_traces(hoverinfo="none", selector=dict(type='bar'))

fig.show()

          category  count  part
0             кафе   2305  0.29
1         ресторан   1934  0.24
2          кофейня   1351  0.17
3          бар,паб    717  0.09
4         пиццерия    612  0.08
5  быстрое питание    582  0.07
6         столовая    306  0.04
7         булочная    249  0.03

Больше половины всех заведений составляют топ-3 категорий:

  1. кафе - 29%,
  2. рестораны - 24%,
  3. кофейни - 17%.
In [45]:
#медианный средний чек по категориям:
df_cat_avg_bill = df.groupby('category')['middle_avg_bill'].median().round(2).sort_values(ascending=False).reset_index()
df_cat_avg_bill
Out[45]:
category middle_avg_bill
0 бар,паб 1250.0
1 ресторан 1250.0
2 пиццерия 600.0
3 кафе 550.0
4 булочная 435.0
5 кофейня 400.0
6 быстрое питание 375.0
7 столовая 300.0

Данные показали, что медианный средний чек:

  • самый высокий в ресторанах и барах - 1250р.;
  • в пиццериях и кафе - 550-600р.;
  • булочных и кофейнях - 400-435р.;
  • заведениях быстрого питания и столовой - 300-370р.

Суммы кореллируют со стоимостью заказа на 1 человека: блюдо(десерт) + напиток или 2-3х напитков в баре; комплексного обеда для столовых. Большинство бюдей платят сами за себя, даже если приходят не одни.

Количество посадочных мест¶

In [46]:
#Количество посадочных мест по категориям
df_seats_cat = df.groupby('category').agg({'seats':['min', 'mean', 'median']}).droplevel(level=0, axis=1).reset_index().sort_values('median', ascending=False).round(2)
df_seats_cat
Out[46]:
category min mean median
6 ресторан 0.0 94.42 80.0
0 бар,паб 0.0 87.67 76.0
7 столовая 0.0 78.55 70.0
4 кофейня 0.0 83.12 69.0
2 быстрое питание 0.0 81.16 60.0
3 кафе 0.0 75.14 53.0
5 пиццерия 0.0 76.84 50.0
1 булочная 0.0 75.15 48.0
In [47]:
#количество мест по категориям заведений 
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Bar(x = df_seats_cat['category'], y = df_seats_cat['mean'], name = 'Среднее значение', opacity=0.4, text=df_seats_cat['mean']))
fig.update_traces(text=df_seats_cat['mean'],  selector=dict(type='bar'))
fig.add_trace(go.Bar(x = df_seats_cat['category'], y = df_seats_cat['median'], name = 'Медиана', text=df_seats_cat['median'],))


fig.update_layout(
    title="Количество посадочных мест по категориям заведений ",
    xaxis_title="Категория",
    yaxis_title="Количество мест",    
    barmode='overlay',
    height=600, 
width=800)
fig.update_traces(hoverinfo="none", selector=dict(type='bar'))

fig.show()

Топ-3 по наибольшему типичному количество мест:

  1. рестораны;
  2. бары, пабы;
  3. кофейни и столовые.

Заведения с большим количеством посадочных мест встречаются во всех категориях, т.к. среднее превышает медиану. Однако, в основной своей массе с большим количеством посадосных мест:

  • рестораны,
  • бары,
  • столовые,
  • кофейни,

Чаще небольшие:

  • кафе,
  • пиццерии,
  • булочные.

Самые крупные - рестораны. Предположительно, это связано с тем, что люди проводят в ресторанах и барах больше времени, чем в других заведениях. Часто рестораны становятся площадкой для массовых торжеств.

Столовые и бары рассчитаны на большую загрузку в несколько пиковых часов в сутки.

В булочные часто заходят просто чтобы купить изделия на вынос, следовательно, большие площади булочных не нужны.

Сетевые заведения¶

In [48]:
#переименование параметра chain для более понятного вывода на графиках
df_chain = df
df_chain.loc[df_chain['chain'] == 0, 'chain'] = 'Несетевое заведение'
df_chain.loc[df_chain['chain'] == 1, 'chain'] = 'Сетевое заведение'

Cоотношение сетевых и несетевых заведений¶

In [49]:
#соотношени сетевых и несетевых заведений
df_chain_group = df.groupby('chain')['name'].count().reset_index()
df_chain_group = df_chain_group.rename(columns={'name':'count'})

print(df_chain_group)
layout = go.Layout(
    autosize=False,
    width=600,
    height=600)
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=df_chain_group['chain'], values=df_chain_group['count'])], layout=layout)
fig.update_traces(text=df_chain_group['count'],  selector=dict(type='pie'), textfont_size=14)
fig.update_traces(hovertext=df_chain_group['chain'],  selector=dict(type='pie'))
fig.update_traces(hoverinfo='text',  selector=dict(type='pie'))
fig.show() 

                 chain  count
0  Несетевое заведение   5036
1    Сетевое заведение   3020

Практически треть заведений - несетевые. Можно сделать вывод, что несетевые заведения успешно находят потребителей.

Доли сетевых заведений в категориях¶

In [50]:
#агрегация данных для сортировки диаграммы
df_chain_sum = df_chain.groupby('category')['name'].count().reset_index().sort_values(by='name', ascending=False)
print(df_chain_sum)

fig = px.histogram(df_chain, 
                   x='category', 
                   color='chain',
                   title='Распределение заведений по категориям',
                   category_orders={'category': df_chain_sum['category']},
                   width=800)
fig.update_xaxes(title_text='Категория') # подпись для оси X
fig.update_yaxes(title_text='Количество заведений') # подпись для оси Y
fig.update_traces(selector=dict(type='histogram'))

fig.show() # выводим график

          category  name
3             кафе  2305
6         ресторан  1934
4          кофейня  1351
0          бар,паб   717
5         пиццерия   612
2  быстрое питание   582
7         столовая   306
1         булочная   249
  1. Наибольший разрыв в долях сетевых и несетевых заведений в пользу первых в категориях:
    • кафе,
    • рестораны,
    • бары,
    • быстрое питание,
    • столовые.
  1. Практически равные доли сетей и единичных заведений в категориях:
    • кофейни,
    • пиццерии.
  1. Преобладают сетевые заведения в категории булочные.

Это означает, что конкуренция со стороны сетей для категорий из пункта 1 выражена в меньшей степени.

Несмотря на всем известные сети быстрого питания, всего треть заведений является сетевыми. Вероятно это связано с большим количеством единичных no-name шаурм, хачапурных и т.п.

Развить несевую булочную будет достаточно сложно. Это может быть связано с тем, что для булочных наиболее выражен локальный спрос. Также средний чек булочной очевидно самый низкий среди всех категорий. Поэтому, для увеличения охвата необходимо открывать несколько заведений.

Популятные сети¶

In [51]:
#15 крупнейших заведений
df_popular_chains = df_chain.loc[df_chain['chain'] == 'Сетевое заведение'].groupby('name').agg({'category':pd.Series.mode, 'name':'count'})
df_popular_chains = df_popular_chains.rename({'name':'count'}, axis=1)
df_popular_chains = df_popular_chains.sort_values('count', ascending=False).reset_index().head(15)
df_popular_chains
Out[51]:
name category count
0 шоколадница кофейня 113
1 домино'с пицца пиццерия 77
2 додо пицца пиццерия 71
3 one price coffee кофейня 67
4 яндекс лавка ресторан 66
5 cofix кофейня 62
6 prime ресторан 47
7 хинкальная кафе 44
8 кофепорт кофейня 40
9 кулинарная лавка братьев караваевых кафе 38
10 теремок ресторан 36
11 чайхана кафе 35
12 буханка булочная 32
13 cofefest кофейня 31
14 drive café кафе 24
In [52]:
fig = px.bar(df_popular_chains, 
                   y='count', 
                   x='name',
                   color='category',
                   category_orders={'name': df_popular_chains['name']},
                   title='Количество заведений в популярных сетях',
                   height=600,
                width=800,
            text=df_popular_chains['count'])

fig.update_xaxes(title_text='Название сети')
fig.update_yaxes(title_text='Количество заведений')

fig.show()

Среди топ-5 по количеству заведенйи в сети:

  • 2 сети кофеен,
  • 2 пиццерии,
  • сервис доставки рестораннной еды.

Основную массу топ-15 составляют кофейни и кафе. В топ-15 входит всего одна булочная, несмотря на большой % сетевых заведений в категории.

Отсутствуют в рейтинге:

  • бары и пабы,
  • быстрое питание,
  • столовые.

– в этих категориях нет крупных сетей.

Кофейни и пиццерии, как правило, небольшие, с низким средним чеком. Предположительно спрос для таких заведений узко локализирован и масштабирование возможно только за счет открытия новых точек. Эту теорию подтверждает половина сетевых заведений в этих категориях.

Отсутствие в рейтинге баров и пабов может быть связано с распространением авторских заведений. Столовых - локализация в бизнес-центре, кампусе, заводе и тд. - у них стабильный спрос и отсутствие конкурентов шаговой доступности и нет необходимости в создании собственного бренда.

Заведения по районам¶

In [53]:
df_dist = df.groupby(['district', 'category']).agg({'name':'count'})
df_dist = df_dist.rename({'name':'count'}, axis=1).sort_values(['district', 'count'], ascending=False).reset_index()

#агрегация данных для сортировки диаграммы
df_dist_sum = df_dist.groupby('district')['count'].sum().reset_index().sort_values(by='count', ascending=False)
df_dist_sum
Out[53]:
district count
5 Центральный административный округ 2123
3 Северо-Восточный административный округ 867
2 Северный административный округ 853
8 Южный административный округ 828
1 Западный административный округ 790
0 Восточный административный округ 782
6 Юго-Восточный административный округ 708
7 Юго-Западный административный округ 700
4 Северо-Западный административный округ 405
In [54]:
fig = px.bar(df_dist, 
                   y='count', 
                   x='district',
                   color='category',
                   title='Количество заведений в АО',
                   category_orders={'district': df_dist_sum['district']},
                   height=800,
                   width=1000 )

fig.update_xaxes(title_text='Округ')
fig.update_yaxes(title_text='Количество заведений')
fig.show()

Распределение заведений различных категорий по округам демострирует топ-3:

  • кафе,
  • рестораны,
  • кофейни,

на которые приходится большая часть всех заведений, что соответствует распределению по Москве в целом.

Исключение составляет Центральный округ, где большую часть также составляют бары и пабы. Это связано с высокой концентранцией туристического потока и деловых кварталов.

Рейтинги заведений¶

По категориям¶

In [55]:
category_rate = df.groupby('category').agg({'rating':'median'}).sort_values('rating', ascending=False)
category_rate.reset_index(inplace=True)
category_rate
Out[55]:
category rating
0 бар,паб 4.4
1 булочная 4.3
2 кофейня 4.3
3 пиццерия 4.3
4 ресторан 4.3
5 столовая 4.3
6 быстрое питание 4.2
7 кафе 4.2
In [56]:
fig = px.bar(category_rate, 
                   x='category', 
                   y='rating',
                   title='Средний рейтинг заведений каждой категории',
                   text = category_rate['rating'],
                    width=800)

fig.update_yaxes(title_text='Рейтинг')
fig.update_xaxes(title_text='Категория')
fig.update_yaxes(range=[0, 5])  
fig.show()

Максимальный средний рейтинг у пабов и баров, минимальнй у кафе, однако диапазон всего 0,2.

Более низкий рейтинг кафе и быстрого питания может быть связан с назначением заведений - это места, куда люди ходят в обеденный перерыв при необходимости поесть. Для оценки таких заведений очень много факторов: свежесть и разнообразие блюд, цена, скорость обслуживания и пр. В бары и пабы ходят отдыхать, поэтому менее требовательны к меню.

По округам¶

In [57]:
district_rate = df.groupby('district').agg({'rating':'median'}).sort_values('rating', ascending=False)
district_rate.reset_index(inplace=True)
district_rate
Out[57]:
district rating
0 Центральный административный округ 4.4
1 Восточный административный округ 4.3
2 Западный административный округ 4.3
3 Северный административный округ 4.3
4 Северо-Западный административный округ 4.3
5 Юго-Западный административный округ 4.3
6 Южный административный округ 4.3
7 Северо-Восточный административный округ 4.2
8 Юго-Восточный административный округ 4.2
In [58]:
with open('admin_level_geomap.geojson', encoding='utf-8') as file:
    file = json.load(file)
state_geo = file
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=district_rate,
    columns=['district', 'rating'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGn',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Медианный рейтинг заведений',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[58]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Разброс рейтинга заведений по районам так же не превышает 0.2: от 4,2 в Юго- и Северо-Восточном округах до 4.4 в Центральном.

Это означает, что в Центральном районе необходимо соответствовать более высоким стандартам.

Плотность заведений на карте¶

In [59]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём пустой кластер, добавляем его на карту
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его в кластер marker_cluster
def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

# применяем функцию create_clusters() к каждой строке датафрейма
df.apply(create_clusters, axis=1)

# выводим карту
m
Out[59]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Необходимость соответствия более высоким стандартам в Центральном округе подтверждается высокой конкуренцией - в центре самое большое сосредоточение заведений.

Популярные улицы¶

In [60]:
top_streets = df.groupby('street').agg({'name':'count'}).sort_values('name', ascending=False).head(15) #поиск топ-15 улиц
df_top_streets = df.loc[df['street'].isin(top_streets.index.to_list())] #фильтрация датафрейма по нужным улицам

#агрегация данных
df_top_streets_ag = df_top_streets.groupby(['street', 'category']).agg({'name':'count'})
df_top_streets_ag = df_top_streets_ag.rename({'name':'count'}, axis=1).reset_index()

top_streets
Out[60]:
name
street
проспект Мира 182
Профсоюзная улица 122
проспект Вернадского 97
Ленинский проспект 92
Ленинградский проспект 72
Варшавское шоссе 71
Дмитровское шоссе 70
Ленинградское шоссе 69
Каширское шоссе 66
МКАД 65
Люблинская улица 60
Кутузовский проспект 53
улица Миклухо-Маклая 47
Алтуфьевское шоссе 44
Волгоградский проспект 42
In [61]:
#агрегация данных для сортировки диаграммы
df_top_streets_ag_sum = df_top_streets_ag.groupby('street')['count'].sum().reset_index().sort_values('count', ascending=False)

#график распределения заведений по улицам
fig = px.bar(df_top_streets_ag, 
                   y='count', 
                   x='street',
                   color='category',
                   title='Заведения на популярных улицах',
                   category_orders={'street': df_top_streets_ag_sum['street']},
                   height=800,
                   width=1000)

fig.update_xaxes(title_text='Улица')
fig.update_yaxes(title_text='Количество заведений')
fig.show()

Больше всего заведений расположено на:

  • проспекте Мира,
  • Профсоюзной улице,
  • проспекте Вернадского,
  • Ленинском прспекте.

Все улицы, за исключением ул. Миклухо-Маклая явяются длинными транспортными магистралями на пути от центра к спальным районам и расположены между Садовым кольцом и МКАД.

На большинстве улиц основную массу заведений, примерно в равных пропорциях, составляют:

  • кафе,
  • кофейни,
  • и рестораны,

Кроме МКАД - где доля кафе значительно выше остальных заведений.

Улицы с одним заведением¶

In [62]:
#улицы только с одним заведением
one_place_street = df.groupby('street').agg({'name':'count'}).sort_values('name', ascending=False).query('name ==1')
df_one_place_street = df.loc[df['street'].isin(one_place_street.index.to_list())]
df_one_place_street.describe().round(2)
Out[62]:
lat lng rating middle_avg_bill middle_coffee_cup seats
count 464.00 464.00 464.00 167.00 24.00 157.00
mean 55.76 37.62 4.24 961.51 186.17 58.87
std 0.06 0.09 0.46 994.57 55.54 48.22
min 55.58 37.39 1.00 67.00 95.00 0.00
25% 55.73 37.56 4.10 325.00 140.00 30.00
50% 55.76 37.61 4.30 650.00 177.50 45.00
75% 55.80 37.67 4.50 1250.00 213.75 80.00
max 55.91 37.87 5.00 7000.00 320.00 240.00

Среди единственных заведений на улице:

  • медианный средний чек - 650.00р, от 67 до 7000р.;
  • медианная стоимость чашки кофе - 177р., от 95р. до 177р.;
  • медианное количество посадочных мест - 45, от 0 до 240;
  • медианный рейтинг - 4.3.

Типичный средний чек немного ниже, а заведения на меньшее количество мест, чем в общен по Москве. Стоимость же чашки кофе превышает медиану по всем заведениям.

In [63]:
ops_category = df_one_place_street.groupby('category')['name'].agg('count').reset_index()
layout = go.Layout(
    autosize=False,
    width=600,
    height=600)
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=ops_category['category'], values=ops_category['name'])], layout=layout)
fig.update_traces(text=ops_category['name'], selector=dict(type='pie'),
           textfont_size=14)
fig.update_traces(hovertext=ops_category['category'], selector=dict(type='pie'))
fig.update_traces(hoverinfo='text', selector=dict(type='pie'))
fig.show()

Больше трети единственных заведений на улице - это кафе, ещё 40% делят рестораны и кафе.

In [64]:
ops_district = df_one_place_street.groupby('district')['name'].agg('count').reset_index()
layout = go.Layout(
    autosize=False,
    width=800,
    height=800)
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=ops_district['district'], values=ops_district['name'])], layout=layout)

fig.update_traces(text=ops_district['name'], selector=dict(type='pie'),
           textfont_size=14)
fig.update_traces(hovertext=ops_district['district'], selector=dict(type='pie'))
fig.update_traces(hoverinfo='text', selector=dict(type='pie'))
fig.show()

31% улиц с единственными заведениями засположены в Центральном АО - скорее всего в центре сосредоточено большое количество небольших улиц. Ещё 35% в равных долях приходится на Северо-Восточный, Восточный и Северный АО.

Цены по районам¶

In [65]:
district_avg_bill = df.groupby('district')['middle_avg_bill'].median().reset_index().sort_values('middle_avg_bill', ascending=False)
print(district_avg_bill)

fig = px.bar(district_avg_bill, 
                   x='district', 
                   y='middle_avg_bill',
                   title='Средний чек в разных районах',
                   height=600, 
                   width=800,
                   text=district_avg_bill['middle_avg_bill'], 
            )

fig.update_yaxes(title_text='Средний чек, pуб.')
fig.update_xaxes(title_text='Округ')
fig.show()

                                  district  middle_avg_bill
5       Центральный административный округ           1000.0
1          Западный административный округ            950.0
4   Северо-Западный административный округ            687.5
2          Северный административный округ            650.0
7      Юго-Западный административный округ            600.0
0         Восточный административный округ            550.0
3  Северо-Восточный административный округ            500.0
8             Южный административный округ            500.0
6     Юго-Восточный административный округ            444.5
In [66]:
with open('admin_level_geomap.geojson', encoding='utf-8') as file:
    file = json.load(file)
state_geo = file
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=district_avg_bill,
    columns=['district', 'middle_avg_bill'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGn',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Медианный средний чек',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[66]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Лидером по среднему чеку являются Центральный и Западный округа: 1000р. и 950р.

Ниже 500р. средние чеки в:

  • Северо-Восточном,
  • Южном,
  • Юго-Восточном административных округах.

Для того, чтобы оченить причины такого распределения, необходимо распологать данными о благосостоянии людей, проживающих, либо работающих в этих районах.

Очевидно, что в Центре расположена наиболее платёжеспособная местная публика, и много туристов. Западный округ считается элитным, на его территории расположены институты и инострнаные посольства. Очевидно, что благосостояние проживающих там людей выше.

Выводы¶

Обзор категорий

Больше половины всех заведений составляют 3 категории:

  1. кафе - 29%,
  2. рестораны - 24%,
  3. кофейни - 17%.

Медианный средний чек:

  • что самый высокий в ресторанах и барах - 1250р.;
  • в пиццериях и кафе - 550-600р.;
  • булочных и кофейнях - 400-435р.;
  • заведениях быстрого питания и столовой - 300-370р.

По количеству посадочных мест самые крупные - рестораны. Предположительно, это связано с тем, что люди проводят в ресторанах и барах больше времени, чем в других заведениях. Часто рестораны становятся площадкой для крупных торжеств.

Столовые и бары рассчитаны на большую загрузку в несколько пиковых часов в сутки.

В булочные часто заходят просто чтобы купить изделия на вынос, следовательно, большие площади булочных не нужны.

Типичное количество посадочных мест в:

  1. ресторанах - 80;
  2. барах, пабах - 76;
  3. кофейнях и столовых - 70.

Чаще небольшие:

  • кафе - в среднем 53 посадочных места;
  • пиццерии - на 50 мест;
  • булочные - на 48 мест.

Обзор сетей

Практически треть заведений - несетевые. Можно сделать вывод, что несетевые заведения успешно находят потребителей.

  1. Преобладают несетевые заведения среди:

    • кафе,
    • ресторанах,
    • баров,
    • заведений быстрого питания,
    • столовых.

  2. Практически равные доли сетей и единичных заведений в категориях:

    • кофейни,
    • пиццерии.

  3. Преобладают сетевые заведения в категории булочные.

Это означает, что конкуренция со стороны сетей для категорий из пункта 1 выражена в меньшей степени. Открыть и развить несетевую булочную, скорее всего, будет достаточно сложно.

Основную массу топ-15 самых крупных сетей составляют кофейни и кафе.

Самая крупная сеть - кофейни Шоколадница. Далее 2 пиццерии: Домино'с и Додо.

Кофейни и пиццерии, как правило, небольшие, со средним чеком порядка 700р. Предположительно спрос для таких заведений узко локализирован и масштабирование возможно только за счет открытия новых точек. Эту теорию подтверждает половина сетевых заведений в этих категориях.

В топ-15 сетей по величине входит всего одна булочная, несмотря на большой % сетевых заведений в категории.

Отсутствуют в рейтинге:

  • бары и пабы,
  • быстрое питание,
  • столовые.

– в этих категориях нет крупных сетей.

Обзор заведений по округам

Распределение заведений различных категорий по округам совпадает с распределением по Москве. Топ-3:

  • кафе,
  • рестораны,
  • кофейни,

Исключение составляет Центральный округ, где большую часть также составляют бары и пабы. Это связано с высокой концентранцией туристического потока и деловых кварталов.

Максимальный средний рейтинг у пабов и баров, минимальнй у кафе, однако диапазон всего 0,2.

Более низкие оценки у кафе: небольших заведений с невысоким средним чеком. Однако, в оценке таких заведений очень много факторов: свежесть и разнообразие блюд, цена, скорость обслуживания и пр.

Разброс рейтинга заведений по районам так же не превышает 0.2: от 4,2 в Юго- и Северо-Восточном округах до 4.4 в Центральном.

В Центральном округе необходимо соответствовать более высоким стандартам, в том числе и в связи с повышенной конкуренцией.

Улицы с самым большим количеством заведений

Больше всего заведений расположено на:

  • проспекте Мира,
  • Профсоюзной улице,
  • проспекте Вернадского,
  • Ленинском прспекте.

Все улицы, за исключением ул. Миклухо-Маклая явяются транспортными магистралями на пути от центра к спальным районам и расположены между Садовым кольцом и МКАД.

На большинстве улиц основную массу заведений, примерно в равных пропорциях, составляют:

  • кафе,
  • кофейни,
  • и рестораны,

Кроме МКАД - где доля кафе значительно выше остальных заведений.

Улицы с единственным заведением

Среди единственных заведений на улице:

  • медианный средний чек - 650р.;
  • медианная стоимость чашки кофе - 177р.;
  • медианное количество посадочных мест - 45;
  • медианный рейтинг - 4.3.

Типичный средний чек немного ниже, а заведения на меньшее количество мест, чем в общен по Москве. Стоимость же чашки кофе превышает медиану по всем заведениям.

Больше трети единственных заведений на улице - это кафе, ещё 40% делят рестораны и кофейни.

31% улиц с единственными заведениями засположены в Центральном АО - скорее всего в центре сосредоточено большое количество небольших улиц. Ещё 35% в равных долях приходится на Северо-Восточный, Восточный и Северный АО.

Обзор цен по округам

Лидером по среднему чеку являются Центральный и Западный округа: 1000р. и 950р.

Ниже 500р. средние чеки в:

  • Северо-Восточном,
  • Южном,
  • Юго-Восточном административных округах.

Очевидно, что в Центре расположена наиболее платёжеспособная местная публика, и много туристов. Западный округ считается элитным, на его территории расположены институты и инострнаные посольства. Очевидно, что благосостояние проживающих там людей выше.

Открытие кофейни¶

Расположение¶

In [67]:
df_cafe = df[df['category']=='кофейня']
print('Всего кофеен: ', len(df_cafe))

Всего кофеен:  1351
In [68]:
district_cafe = df_cafe.groupby('district')['name'].count().sort_values(ascending=False).reset_index()
district_cafe = district_cafe.rename({'name':'count'}, axis=1)
district_cafe
Out[68]:
district count
0 Центральный административный округ 406
1 Северный административный округ 184
2 Северо-Восточный административный округ 156
3 Западный административный округ 140
4 Южный административный округ 117
5 Восточный административный округ 104
6 Юго-Западный административный округ 94
7 Юго-Восточный административный округ 88
8 Северо-Западный административный округ 62
In [69]:
fig = px.bar(district_cafe, 
                   x='district', 
                   y='count',
                   title='Количество кофеен по округам',
                   width=1000,
                   height=600,
                   text=district_cafe['count'])

fig.update_yaxes(title_text='Количество заведений')
fig.update_xaxes(title_text='Округ')
fig.show()

По количеству кофеен с большим отрывом лидирует Центральный АО. Меньше всего - в Северо-Западном.

Круглосуточные кофейни¶

In [70]:
cafe24_7 = df_cafe.groupby('is_24_7')['name'].count().reset_index()
cafe24_7.loc[cafe24_7['is_24_7']==False, 'is_24_7'] = 'Кофейни с перерывами'
cafe24_7.loc[cafe24_7['is_24_7']==True, 'is_24_7'] = 'Круглосуточные кофейни'
cafe24_7 = cafe24_7.rename({'name':'count'}, axis=1)
cafe24_7
Out[70]:
is_24_7 count
0 Кофейни с перерывами 1293
1 Круглосуточные кофейни 58
In [71]:
layout = go.Layout(
    autosize=False,
    width=600,
    height=600)
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=cafe24_7['is_24_7'], values=cafe24_7['count'])], layout=layout)
fig.update_traces(textfont_size=14)
fig.show()

Круглосуточных кофеен менее 5% от общего количества.

Рейтинги кофеен¶

In [72]:
district_cafe = df.groupby('district').agg({'rating':'median'}).sort_values('rating', ascending=False)
district_cafe.reset_index(inplace=True)
district_cafe
Out[72]:
district rating
0 Центральный административный округ 4.4
1 Восточный административный округ 4.3
2 Западный административный округ 4.3
3 Северный административный округ 4.3
4 Северо-Западный административный округ 4.3
5 Юго-Западный административный округ 4.3
6 Южный административный округ 4.3
7 Северо-Восточный административный округ 4.2
8 Юго-Восточный административный округ 4.2
In [73]:
fig = px.bar(district_cafe, 
                   x='district', 
                   y='rating',
                   title='Средний рейтинг кофеен в округе',
                   width= 800,
                   height=600,
                text=district_cafe['rating'])

fig.update_yaxes(title_text='Рейтинг')
fig.update_xaxes(title_text='Округ')
fig.update_yaxes(range=[0, 5]) 
fig.show()
In [74]:
with open('admin_level_geomap.geojson', encoding='utf-8') as file:
    file = json.load(file)
state_geo = file
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=district_cafe,
    columns=['district', 'rating'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGn',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Медианный рейтинг кофеен',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[74]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Средний рейтинг кофеен не отличается от данных по всем заведениям: наибольший - в Центральном округе, наименьший - в Северо-и Юго-Восточных округах.

Конкуренция и стандарты в ЦЕнтральном районе выше остальных.

Цена одной чашки кофе по районам¶

In [75]:
cafe_avg_cup = df_cafe.groupby('district')['middle_coffee_cup'].median().sort_values(ascending=False).reset_index()

fig = px.bar(cafe_avg_cup, 
                   x='district', 
                   y='middle_coffee_cup',
                   title='Средняя стоимость чашки кофе в разных районах',
                   height = 600,
                    width= 800,
                    text=cafe_avg_cup['middle_coffee_cup'])

fig.update_yaxes(title_text='Средняя стоимость чашки кофе, pуб.')
fig.update_xaxes(title_text='Округ')

fig.show()
In [76]:
with open('admin_level_geomap.geojson', encoding='utf-8') as file:
    file = json.load(file)
state_geo = file
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=cafe_avg_cup,
    columns=['district', 'middle_coffee_cup'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGn',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Медианная цена чашки кофе',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[76]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Распределение средней цены чашки кофе по районам отличается от среднего чека ресторанов и кафе:

  • самая высокая стоимость в Юго-Западном округе - 198р.,
  • чуть ниже в Центральном - 190р.,
  • на третьем месте Западный АО - 187р.

Выводы¶

Типичная кофейня это заведение:

  • со средней стоимостью чашки кофе 169р.;
  • на 69 посадочных мест;
  • не круглосуточное.

С точки зрения открытия кофейни в первую очередь следует рассмотреть Юго-Западный округ. Причины:

  1. самая высокая средняя стоимость чашки кофе - 198р.,
  2. небольшое количество кофеен (94) - 6-е место среди 9-ти округов по количеству кофеен;
  3. не самый высокий рейтинг среди кофеен - 4.3.

Это означает невысокую конкуренцию и возможность большей выгоды в этом округе.

Через Юго-Западный округ проходят 2 улицы с наибольшим количеством заведений: Профсоюзная улица и Ленинский проспект на границе с Западным округом - очевидно, что это улицы с большим потоком людей.

Однако, есть вероятность, что небольшое количество кофеен в этом районе обусловлено невостребованностью такого формата заведений.

Альтернативный вариант: Центральный район или Западный районы. Там также можно рассчитывать на более обеспеченных посетителей, однако, в Центральном районе конкуренция будет выше. В Западном - можно также столкнуться с невостребованностью формата.

Выводы¶

Предобработка данных¶

На основе предоставленных данных проведён анализ информации о 8056 заведениях, среди них: Итого после преобработки данные включают:

  • Несетевых заведений: 5036,
  • Сетевых заведений: 3020,
  • Сетей: 684.

Для порядка половины данных отсутствует информация о:

  • категориии цены,
  • среднем чеке,
  • количестве мест.

Информация о режиме работы отсутствует для 1/8 части заведений.

По указанным данным:

  • медианный средний чек составляет 700р.;
  • медианная стоимость чашки кофе - 169р.;
  • медианное значение количества мест - 68.

Анализ данных¶

В ходе анализа данных были исследованы:

  1. Распределение заведений по категориям.
  2. Количество посадочных мест.
  3. Типичные сетевые и несетевые заведения.
  4. Рейтинги.
  5. География заведений.
  6. Цены в округах.

Также отдельно рассмострены кофейни на предмет перспективы открытия нового заведения.

1. Распределение заведений по категориям.

Больше половины всех заведений составляют 3 категории:

  1. кафе - 29%,
  2. рестораны - 24%,
  3. кофейни - 17%.

Медианный средний чек:

  • что самый высокий в ресторанах и барах - 1250р.;
  • в пиццериях и кафе - 550-600р.;
  • булочных и кофейнях - 400-435р.;
  • заведениях быстрого питания и столовой - 300-370р.

2. Количество посадочных мест.

По количеству посадочных мест самые крупные - рестораны, где визит длится, как правило, не менее часа. Часто рестораны становятся площадкой для крупных торжеств.

Столовые и бары рассчитаны на большую загрузку в несколько пиковых часов в сутки.

В булочных, где в большинстве случаев просто покупают хлеб на вынос, а количество посетителей наиболее ограничено близостью проживания людей, нет необходимости в большом количестве мест.

Типичное количество посадочных мест в:

  1. ресторанах - 80;
  2. барах, пабах - 76;
  3. кофейнях и столовых - 70.

Чаще небольшие:

  • кафе - в среднем 53 посадочных места;
  • пиццерии - на 50 мест;
  • булочные - на 48 мест.

3. Типичные сетевые и несетевые заведения.

Из общего количества заведений Москвы 62% составляют несетевые заведения.

Меньше всего сетей среди:

  • кафе,
  • ресторанах,
  • баров,
  • заведений быстрого питания,
  • столовых.

Сети включают половину:

  • кофеен,
  • пиццерий.

Преобладают сети только в булочных.

Кофейни и пиццерии, как правило, небольшие, с низким средним чеком. Предположительно спрос для таких заведений узко локализирован и масштабирование возможно только за счет открытия новых точек. Эти же выводы применимы к булочным.

Это подтверждается категориями заведений самых крупных сетей: кофейни "Шоколадница" и 2 пиццерии: "Домино'с" и "Додо". В топ-15 сетей по количеству заведений, помимо "Шоколандницы" входит ещё 4 сети кофеен. Итого по категориям топ состоит из:

  • 5 сетей кофеен;
  • 4 сети кафе;
  • 2 пиццерий;
  • 3 сети рестораннов;
  • 1 сети булочных.

Кофейни и пиццерии, как правило, небольшие, с низким средним чеком. Предположительно спрос для таких заведений узко локализирован и масштабирование возможно только за счет открытия новых точек. Эту теорию подтверждает половина сетевых заведений в этих категориях.

4. Рейтинги.

Средний рейтинг заведений практически не меняется ни в зависимости от округа, ни в зависимости от категории. Разброс составляет от 4.2 до 4.4.

Средний рейтинг округам:

  • самый высокий - 4.4 рейтинг в Центральном округе;
  • самый низкий - 4.2 в Юго- и Северо-Восточном округах.

Высокие рейтинги в Центральном округе могут быть связаны с повышенной конкуренцией среди заведений.

Средний рейтинг по категориям:

  • максимальный - 4.4 у пабов и баров,
  • минимальнй - 4.2 у кафе.

Предположительно посетители более требовательны к повседневной еде, нежели к отдыху в барах и пабах.

5. География заведений.

Распределение заведений различных категорий по округам совпадает с распределением по Москве: 2/3 заведений составляют топ-3 категорий:

  • кафе,
  • рестораны,
  • кофейни.

Исключение составляет Центральный округ, где большую часть также составляют бары и пабы. Это связано с высокой концентранцией туристического потока и деловых кварталов.

Топ-15 улиц по количеству заведений составляют длинные "транспортные магистрали" на пути от центра к спальным районам и расположены между Садовым кольцом и МКАД. Исключение - ул. Миклухо-Маклая.

Больше всего заведений расположено на:

  • проспекте Мира,
  • Профсоюзной улице,
  • проспекте Вернадского,
  • Ленинском прспекте.

На этих улицах основную массу заведений, примерно в равных пропорциях, составляют:

  • кафе,
  • кофейни,
  • и рестораны,

Кроме МКАД - где доля кафе значительно выше остальных заведений.

На "непопулярных" среди заведений улицах:

  • типичный средний чек ниже;
  • заведения на меньшее количество мест;
  • стоимость же чашки кофе выше, чем аналогичные показатели по Москве.

Больше трети единственных заведений на улице - это кафе, ещё 40% делят рестораны и кофейни.

31% улиц с единственными заведениями засположены в Центральном АО - скорее всего в центре сосредоточено большое количество небольших улиц.

Ещё 35% в равных долях приходится на Северо-Восточный, Восточный и Северный АО.

6. Цены в округах.

Лидером по среднему чеку являются Центральный и Западный округа: 1000р. и 950р.

Ниже 500р. средние чеки в:

  • Северо-Восточном,
  • Южном,
  • Юго-Восточном административных округах.

Очевидно, что в Центре расположена наиболее платёжеспособная местная публика, и много туристов.

Западный округ считается элитным, очевидно, что благосостояние проживающих там людей выше. Следовательно - выше средний чек.

Рекомендации по открытию кофейни¶

Типичная кофейня это заведение:

  • со средней стоимостью чашки кофе 169р.;
  • на 69 посадочных мест;
  • не круглосуточное.

С точки зрения открытия кофейни в первую очередь следует рассмотреть Юго-Западный округ. Причины:

  1. самая высокая средняя стоимость чашки кофе - 198р.;
  2. небольшое количество кофеен - 6-е место среди 9-ти округов по количеству кофеен;
  3. не самый высокий рейтинг среди кофеен - 4.3;
  4. 2 улицы с наибольшим количеством заведений вероятно означает большой поток людей.

Эти факторы обуслаливают потенциальную невысокую конкуренцию и возможность большей выгоды в этом округе.

Однако, есть вероятность, что небольшое количество кофеен в этом районе обусловлено невостребованностью такого формата заведений.

Альтернативный вариант: Центральный район или Западный районы. Там также можно рассчитывать на более обеспеченных посетителей, однако, в Центральном районе конкуренция будет выше. В Западном - можно также столкнуться с невостребованностью формата.

В случае центрального округа стоит обраить внимание на улицы с небольшим колиеством заведений. Кофейня чаще заведений других категорий оказывается единственным местом общепита на улице, при этом средняя стоимость чашки кофе на такой улице выше.